UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE ACADEMIEJAAR 2009 – 2010
Activering van kosten voor onderzoek en ontwikkeling: nut en toepassing in Vlaanderen
Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur
Xiao Ling onder leiding van Prof. Dr. Mirjam Knockaert
0
TOELATING TOT BRUIKLEEN
Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding.
Xiao Ling
I
WOORD VOORAF
Deze scriptie werd geschreven als masterproef in het kader van de opleiding tot handelsingenieur aan de Universiteit Gent en omvat 2 luiken: een literatuurstudie en een empirisch onderzoek. Het gekozen onderwerp voor deze scriptie was niet direct gelinkt aan mijn afstudeerrichting, namelijk operationeel management. Hierdoor kreeg ik de kans om mijn
kennis
uit
te
breiden
en
me
te
verdiepen
in
verschillende
financiële
rapporteringstandaarden zoals IFRS, Belgian GAAP en SFAS. Verder heb ik de verschillende aspecten leren kennen van onderzoek en ontwikkeling en de impact ervan op de huidige economische groei.
Graag had ik bij deze mijn bijzondere dank betuigd aan enkele mensen die essentieel waren in het tot stand komen van deze scriptie. In de eerste plaats mijn promotor, Prof. Dr. Mirjam Knockaert, voor het aangeven van het interessante onderwerp, haar vele hulp, uitleg, verduidelijkingen en geduld. Verder wil ik ook Debby Van Geyt bedanken, voor haar hulp bij het opzoeken van de verschillende wetgevingen. Ook wil ik via deze weg graag mijn ouders bedanken, die me de kans gegeven hebben om te studeren en mijn vrienden, voor de nodige ontspanning en hun eigen thesisanekdotes. Tot slot wil ik graag mijn lieve vriend bedanken, die altijd in mij geloofde en er altijd voor mij was op moeilijke momenten.
II
INHOUDSOPGAVE TOELATING TOT BRUIKLEEN ........................................................................................................... I WOORD VOORAF ................................................................................................................................ II INHOUDSOPGAVE ............................................................................................................................. III GEBRUIKTE AFKORTINGEN .......................................................................................................... VII LIJST VAN FIGUREN ...................................................................................................................... VIII LIJST VAN TABELLEN ...................................................................................................................... IX INLEIDING............................................................................................................................................. 1 LITERATUURSTUDIE .......................................................................................................................... 3 1.
Inleiding........................................................................................................................................... 3 1.1 Onderzoek en ontwikkeling (O&O) ............................................................................................ 3 1.2 Financiële rapportering................................................................................................................ 4 1.3 Relevantie en betrouwbaarheid ................................................................................................... 5
2.
O&O: op de balans of niet? ............................................................................................................. 6 2.1 Standpunt van de FASB .............................................................................................................. 6 2.2 Verband tussen O&O en inkomsten van onderneming ............................................................... 7
3.
Wetgeving ....................................................................................................................................... 8 3.1 Amerikaanse wetgeving .............................................................................................................. 9 3.1.1 SFAS nr. 2 ............................................................................................................................ 9 3.1.2 SFAS nr. 86 ........................................................................................................................ 10 3.1.3 Voorzichtigheidsprincipe versus matchingprincipe ........................................................... 11 3.2 Wetgeving in de Europese unie ................................................................................................. 14 3.2.1 IAS/IFRS ............................................................................................................................ 14 3.2.2 Wetgevingen omtrent O&O ............................................................................................... 14 3.3 Belgian GAAP ........................................................................................................................... 16 3.4 Australische wetgeving ............................................................................................................. 17
4.
Afweging tussen relevantie en betrouwbaarheid ........................................................................... 18 4.1 De keerzijde van O&O .............................................................................................................. 18 III
4.2 Relevantie .................................................................................................................................. 20 4.2.1 Een voorbeeld uit de farmaceutische industrie ................................................................... 20 4.2.2 Variabiliteit van O&O ........................................................................................................ 21 4.2.3 Informatie-asymmetrie ....................................................................................................... 22 4.2.3.1 Mispricing of risk error? .............................................................................................. 22 4.2.3.2 Insider gains ................................................................................................................ 24 4.2.4 Activering van O&O als signaal naar de buitenwereld ...................................................... 25 4.2.5 Informativiteit van het aandeel ........................................................................................... 26 4.2.6 Voordelen van activering ................................................................................................... 27 4.3 Betrouwbaarheid ....................................................................................................................... 27 4.3.1 Earnings management ........................................................................................................ 28 4.3.2 Overinvesteringen – escalation of commitment ................................................................. 29 5.
Factoren die de activering beïnvloeden ......................................................................................... 31 5.1 Kenmerken van de onderneming ............................................................................................... 31 5.1.1 Variabelen die tot activering leiden .................................................................................... 32 5.1.2 Variabelen die tot expensing leiden.................................................................................... 32 5.1.3 Belang van de activeringsbeslissing ................................................................................... 33 5.2 Kenmerken van de technologie ................................................................................................. 33
6.
Aangekochte O&O (IPRD) ........................................................................................................... 34
7.
Selectieve activering en managerial discretion ............................................................................. 35 7.1 Keuzevrijheid ............................................................................................................................ 35 7.2 Selectieve activering en verband met relevantie ....................................................................... 35
8.
Besluit............................................................................................................................................ 37
EMPIRISCH ONDERZOEK ................................................................................................................ 38 1. Hypothesekader: signaling .............................................................................................................. 38 2. Onderzoeksmethodologie ................................................................................................................ 39 2.1.1 Afhankelijke variabelen...................................................................................................... 40 2.1.2 Onafhankelijke variabelen .................................................................................................. 40 IV
2.1.3 Controlevariabelen ............................................................................................................. 42 2.1.4 Significantieniveau ............................................................................................................. 44 2.1.5 Transformaties ..................................................................................................................... 45 3. Model 1: Aanschaffingswaarde van O&O ...................................................................................... 46 3.1 Hypothesen en hun richting ....................................................................................................... 46 3.2 Opbouw van het model.............................................................................................................. 51 3.3 Bespreking van de resultaten ..................................................................................................... 54 3.4 Interactietermen ......................................................................................................................... 56 3.5 Bespreking van de resultaten ..................................................................................................... 57 4. Model 2: de keuze van het verwerken van O&O ............................................................................. 60 4.1 Hypothesen en hun richting ....................................................................................................... 60 4.2 Opbouw van het model.............................................................................................................. 62 4.3 Bespreking van de resultaten: .................................................................................................... 64 4.4 Interactietermen ......................................................................................................................... 68 4.5 Conclusies: ................................................................................................................................ 68 5. Discussie.......................................................................................................................................... 69 BIBLIOGRAFIE ...................................................................................................................................... I APPENDIX A ......................................................................................................................................... 1 Output 1 ............................................................................................................................................... 1 Output 2 ............................................................................................................................................... 2 Output 3 ............................................................................................................................................... 3 Output 4 ............................................................................................................................................... 4 Output 5 ............................................................................................................................................... 5 Output 6 ............................................................................................................................................... 6 Output 7 ............................................................................................................................................... 7 Output 8 ............................................................................................................................................... 8 Output 9 ............................................................................................................................................... 9 Output 10 ............................................................................................................................................. 9 V
Output 11 ........................................................................................................................................... 17 Output 12 ........................................................................................................................................... 18 Output 13 ........................................................................................................................................... 19 Output 14 ........................................................................................................................................... 21 Output 15 ........................................................................................................................................... 32 APPENDIX B........................................................................................................................................ 33 Output 1 ............................................................................................................................................. 33 Output 2 ............................................................................................................................................. 34 Output 3 ............................................................................................................................................. 35 Output 4 ............................................................................................................................................. 37 Output 5 ............................................................................................................................................. 38 Output 6 ............................................................................................................................................. 39 Output 7 ............................................................................................................................................. 40 Output 8 ............................................................................................................................................. 43 Output 9 ............................................................................................................................................. 44 Output 10 ........................................................................................................................................... 45
VI
GEBRUIKTE AFKORTINGEN -2LL
-2 Log Likelihood
AASB
Australian Accouting Standards Board
AIMR
Association for Investment Management and Research
FASB
Financial Accounting Standards Board
FERC
Future Earnings Response Coefficient
FTE
Fulltime Equivalent
GAAP
General Accepted Accounting Principles
IAS
International Accounting Standards
IASB
International Accounting Standards Board
IASC
International Accounting Standards Committee
IFRS
International Financial Reporting Standards
IPRD
In-Process Research & Development
OLS
Ordinary Least Squares
O&O
Onderzoek en Ontwikkeling
PE
Price Earnings
ROA
Return on Assets
ROE
Return on Equity
R&D
Research & Development
SFAS
Statement of Financial Accouting Standards
SPA
Software Publishers Association
VIF
Variance Inflation Factor
VII
LIJST VAN FIGUREN Figuur 1: Jaarlijkse investeringen in O&O en in materiële vaste activa
3
Figuur 2: Associatie tussen bedrijfsinkomsten en aandelenreturns
4
Figuur 3: Jaarlijkse activeringen en afschrijvingen in de Amerikaanse software industrie
11
Figuur 4: Relevantie en betrouwbaarheid
19
Figuur 5: Event study van de relevantie van O&O
22
Figuur 6: Totale return en abnormal return voor een O&O-intensieve portfolio
23
VIII
LIJST VAN TABELLEN Tabel 1: Codering van Inst_link
42
Tabel 2: Codering van Techdomain
43
Tabel 3: Logaritmische transformaties
46
Tabel 4: Activeerders die reeds producten ontwikkeld hebben
49
Tabel 5: Procentueel verschil tussen expensers en activeerders
49
IX
INLEIDING Innovatie wordt steeds belangrijker in de huidige welvaartsgroei, wat verklaart waarom O&O zo essentieel is voor ondernemingen. De marktpositie van de onderneming wordt vaak bepaald door de vordering in het ontwikkelingsproces van een nieuw product.
Wat de boekhoudkundige verwerking van O&O betreft, is er nog steeds geen consensus bereikt. In Amerika (SFAS nr. 2) is activering niet toegelaten terwijl in Europa de ontwikkelingskosten wel geactiveerd mogen worden onder strenge criteria (IFRS), maar de onderzoekskosten niet. Ook Australische wetgeving streeft convergentie naar IFRS na. Het leek mij dan ook interessant om na te gaan hoe de situatie op dit vlak precies is in Vlaanderen. Voor mij was dit een welkome aanvulling en verdieping van mijn masterstudie.
In het eerste deel van deze scriptie geven we een overzicht van de wetgevingen en bestaande literatuur. Het tweede deel bestaat uit eigen onderzoek, gebaseerd op een dataset van 219 Vlaamse hoogtechnologische starters. Het doel van dit onderzoek is het bepalen van factoren die bepalend zijn voor de activeringsbeslissing en de grootte van het geactiveerde bedrag. Onze hypothesen zijn gevormd in het theoretische kader van de signaling theorie en gebaseerd op een grondige literatuurstudie.
Onze resultaten duiden erop dat vorderingen in de ontwikkelingscyclus en reputatie bepalend zijn wat de activering van O&O betreft. Ondernemingen die in het verleden al succesvolle producten ontwikkeld hebben, zullen uitgaven voor de ontwikkeling van een nieuw product sneller gaan activeren. Naarmate de ontwikkelingsfase verder gevorderd is, wordt er minder geactiveerd omdat er dan minder uitgaven zijn. Verder kunnen we ook besluiten dat activering gebruikt wordt om de inkomsten kunstmatig te verhogen. Uit ons onderzoek blijkt dat wanneer de onderneming winstgevender wordt, het management de uitgaven eerder in de kosten zal boeken. Zo kan het management de winstgevendheid van de onderneming naar de buitenwereld signaleren.
We dienen te benadrukken dat de resultaten uit dit onderzoek niet noodzakelijk te veralgemenen zijn naar alle hoogtechnologische starters in België en andere landen. Zoals al 1
vermeld is de dataset beperkt tot 219 hoogtechnologische starters in Vlaanderen. De gegevens dateren uit een enquête in 2003 die werd beperkt tot een aantal sectoren. De resultaten die niet significant waren mogen niet genegeerd worden. Mogelijk komt dit door de aanwezigheid van veel ontbrekende waarden, die we zo goed mogelijk hebben proberen op te vangen (zie infra p.39-44). Ook de schaarse aanwezigheid van activeerders heeft het onderzoek mogelijks negatief beïnvloed (zie infra p.53). Als mogelijkheden voor toekomstig onderzoek zien we dan ook vooral een uitbreiding van de enquête naar meerdere sectoren, met als doel meerdere en ook completere observaties te bekomen om te onderzoeken. Ook zou men de evolutie van de activering binnen bepaalde ondernemingen kunnen volgen aan de hand van time-series om op die manier de endogeniteit van de activeringsbeslissing in kaart te brengen. Zowel de literatuurstudie als het empirisch onderzoek duiden op de voordelen van selectieve activering, mits strenge controles. Zo kan de onderneming haar succes naar de buitenwereld communiceren en wordt de informatie-asymmetrie verkleind. De strenge controles zorgen ervoor dat opportunistisch gebruik van activering en manipulatie van de financiële rapportering vermeden wordt.
2
LITERATUURSTUDIE 1. Inleiding 1.1 Onderzoek en ontwikkeling (O&O) De huidige economische groei en de bijhorende welvaartsgroei worden vooral gedreven door technologische veranderingen. Er worden steeds meer nieuwe producten ontwikkeld, verbeterd en geïntroduceerd. De drijvende kracht achter al deze ontwikkelingen is onderzoek en ontwikkeling (O&O). Dit werd reeds erkend door grote economisten zoals Adam Smith en John Maynard Keynes. Karl Marx zei zelfs dat het kapitalisme op zich staat of valt met de voortdurende introductie van nieuwe producten en processen.
Figuur 1: Jaarlijkse investeringen in O&O en in materiële vaste activa R&D and Capital Markets, lev, 1999
In de figuur (Lev, 1999) is duidelijk te zien hoe de investeringen in O&O de laatste decennia gestaag zijn toegenomen. Bovendien zijn deze investeringen niet afhankelijk van de conjunctuur, dit in tegenstelling tot de investeringen in materiële activa, die duidelijk wel het grillige patroon van de conjunctuur volgen. De stijging van de investeringen in O&O kent ook een steiler verloop. Samengevat kunnen we dus stellen dat O&O de laatste jaren duidelijk veel belangrijker is geworden en dat deze trend zich ook vandaag nog steeds voortzet.
3
Binnen de grote groep van O&O wordt het merendeel van de inkomsten geleverd door zogenaamd basisonderzoek (Lev, 1999). Dit is onderzoek dat zich richt op radicaal nieuwe producten en processen. Het is duidelijk dat dit de meest risicovolle vorm van onderzoek is. Het is echter onwaarschijnlijk dat alleen het verschil in risico zorgt voor het verschil in opbrengsten tussen basisonderzoek en ander onderzoek, dat maar liefst 3 tegen 1 bedraagt (Griliches, 1995). Dit bevestigt dus de hypothese dat O&O - en dan vooral basisonderzoek de economie aandrijft. 1.2 Financiële rapportering Op het vlak van financiële rapportering is er nog steeds onvoldoende openheid betreffende O&O. Veel ondernemingen bundelen alle kosten onder één kostenpost, waardoor er geen onderscheid gemaakt wordt tussen net begonnen projecten - waar het succes nog zeer onzeker is - en projecten die dicht bij hun commercialisering staan. Investeerders hechten immers vooral waarde aan deze laatste groep, maar doordat de informatie geaggregeerd wordt zijn afzonderlijke projecten niet te onderscheiden in de financiële rapportering (Pinches, Narayanan, Kelm, 1996). De daling in associatie tussen de inkomsten van de onderneming en de aandelenreturns is duidelijk te zien in onderstaande figuur (zie figuur 2) (Lev, 1999). Mede daardoor worden de niet-financiële indicatoren, zoals patenten, steeds belangrijker bij de waardebepaling van een onderneming.
Figuur 2: Associatie tussen bedrijfsinkomsten en aandelenreturns R&D and Capital Markets, lev, 1999
4
1.3 Relevantie en betrouwbaarheid De hele discussie omtrent O&O betreft vooral de wisselwerking tussen betrouwbaarheid en relevantie. Het is duidelijk dat succesvolle nieuwe producten op de lange termijn inkomsten kunnen genereren voor de onderneming en in dat opzicht is O&O dus relevant, vanuit het standpunt van de investeerder. De betrouwbaarheid is echter een ander verhaal. Teveel vrijheid voor managers kan ertoe leiden dat de resultatenrekening gemanipuleerd wordt (Baber, Fairfield, Haggard, 1991). Daarom eisen de tegenstanders van activering dat alle uitgaven van O&O als kosten geboekt worden. Dit is volgens hen een betrouwbare en conservatieve rapportering die de onderneming zo objectief mogelijk waardeert. Een duidelijk nadeel van de opname in de kosten is dan weer dat de afwezigheid van zo‟n groot en belangrijk immaterieel actief
als O&O - producten in ontwikkeling zijn voor
hoogtechnologische
enorm
starters
belangrijk
-
de
betrouwbaarheid
van
winstgevendheidsindicatoren zoals ROE en ROA verkleint (Freeburn, C., 1997). De relatie tussen O&O en ROE en ROA is immers moeilijker te beoordelen bij opname in kosten, omdat die ook afhangen van de groeisnelheid van de uitgaven van O&O. Als die uitgaven groeien dan zal de ROE onder activering groter zijn dan de ROE onder expensing (Lev & Sougiannis, 1996).
We kunnen bovendien opmerken dat het als kosten boeken van O&O niet altijd conservatief is. Ondernemingen waar de uitgaven van O&O beginnen te dalen - typisch mature ondernemingen - zullen immers meer inkomsten kunnen rapporteren als ze de uitgaven als kosten boeken (Lev & Zarowin, 1999). Veronderstel dat een onderneming al enkele jaren 1500 euro uitgeeft aan O&O, deze uitgaven activeert en vervolgens afschrijft op 5 jaar. Wat uit het resultaat verdwijnt via activering (1500) is dan perfect gelijk aan wat in het resultaat genomen wordt via afschrijvingen van de voorbije jaren (5 x 300). Stel dat de uitgaven dalen tot 1400. Een onderneming in deze situatie zal dankzij de activering dus een conservatieve rapportering voeren, omdat de winst met 80 euro onderschat wordt. De afschrijvingen (5 x 300) zijn immers groter dan het nieuw geactiveerde bedrag (1400) (eigen voorbeeld).
Er is ook nog de kwestie van aangekochte O&O, ook wel IPRD (In Process Research and Development) genaamd. Er zijn immers ondernemingen die andere ondernemingen overnemen, met als enige doel de producten die de andere onderneming aan het ontwikkelen 5
is in handen te krijgen. Deze IPRD kan tot 75% van de overnameprijs bedragen (Deng & Lev, 1998). De vraag is hier dan ook of deze wel of niet op de balans moeten komen.
Het is dus duidelijk dat O&O een steeds belangrijkere rol speelt in de huidige economie. Samen met de stijging van uitgaven van O&O vergroot echter ook de informatie-asymmetrie tussen de onderneming en de investeerders. Ondernemingen die sterk investeren in O&O kunnen moeilijker gewaardeerd worden, gezien de grote mate van onzekerheid die geassocieerd is met dit onderzoek (Barth, Mary, Kasznik, McNichols, 1998). Er is reeds zeer veel bewijs gevonden dat deze ondernemingen verkeerd gewaardeerd worden - meestal ondergewaardeerd - (Lev & Sougiannis, 1996) (Aboody & Lev, 1998) (Chan, Lakonishok, Sougiannis, 1998) (Lev & Zarowin, 1999).
2. O&O: op de balans of niet?
Overal ter wereld is de activering van uitgaven van O&O een controversieel onderwerp (Lev & Sougiannis,1996). Het onderzoek naar nieuwe producten en processen vereist immers een grote investering van tijd en geld en brengt dus zeker veel kosten met zich mee. Of hier later ook inkomsten tegenover staan is echter heel wat minder zeker. Veel dingen kunnen fout gaan bij de ontwikkeling en zelfs met succes ontwikkelde producten zijn niet altijd rendabel, omdat de concurrentie ondertussen al verder kan staan (Stickels, 1996). Voor men kan spreken over de voor- en nadelen van activering moet dus eerst aangetoond worden dat er wel degelijk significante inkomsten volgen uit deze onderzoek- en ontwikkelingsactiviteiten. 2.1 Standpunt van de FASB “A direct relationship between research and development costs and specific future revenue generally has not been demonstrated, even with the benefit of hindsight. For example, three empirical research studies, which focus on companies in industries intensively involved in research and development activities, generally failed to find a significant correlation between research and development expenditures and increased future benefits as measured by subsequent sales, earnings, or share of industry sales.”1
1
Lack of Causal Relationship between Expenditures and Benefits. SFAS nr. 2
6
Volgens de FASB (Financial Accounting Standard Board) mogen uitgaven van O&O niet geactiveerd worden, omdat er niet met zekerheid bewezen kan worden dat deze gemaakte uitgaven later ook tot inkomsten zullen leiden (SFAS nr. 2) (Freeburn, C., 1997). Dit is een extreme vorm van conservatieve rapportering (Ahmeld & Falk, 2006). Sinds het invoeren van deze wetgeving (1974) is het belang van O&O echter enorm toegenomen. Er zijn sectoren waarin O&O tot de kernactiviteiten behoort en bijgevolg is er dan ook veel onderzoek verricht naar de stelling van de FASB (Lev & Sougiannis, 1996) (Wasley & Linsmeier, 1992). 2.2 Verband tussen O&O en inkomsten van onderneming Het is echter moeilijk om een grondig onderzoek te voeren naar de precieze voordelen en opbrengsten van O&O. Reden hiervoor is dat er een grote tijdsdilatatie bestaat tussen het maken van de kosten - in de ontwerp- en ontwikkelingsfase - en het genereren van de opbrengsten. - Volgens de FASB is er zelfs helemaal geen relatie. - Daarom concentreert de literatuur zich niet alleen op winstgevendheid, maar ook op patenten en de financiële markten, om de waarde van O&O in te schatten (Lev, 1999). Lev & Sougiannis (1996) onderzochten de precieze relatie tussen O&O en de inkomsten van de onderneming. Een probleem is wel dat onder SFAS nr. 2 alle uitgaven verplicht als kosten geboekt moeten worden, waardoor de informatie met betrekking tot de kosten niet terug te vinden is op de balans. Men kan ze wel schatten met behulp van de boekhouding. Dit kan op 2 manieren gebeuren: 1. De uitgaven van O&O worden afgeleid uit de resultatenrekening en de toelichting. 2. De marktwaarde van de onderneming is niet alleen gebaseerd op financiële informatie (jaarrekening ed.), maar ook op alle beschikbare niet-financiële informatie, o.a. over producten in ontwikkeling. Patenten en vernieuwingen die uitgaan van een onderneming dragen immers allemaal bij tot de marktwaarde. Het verschil tussen markt- en boekwaarde geeft dus een indicatie van de waarde van de O&O binnen een onderneming.
Doordat activering niet is toegestaan, is elk onderzoek in de VS bij voorbaat theoretisch. Er is immers geen mogelijkheid om ondernemingen die activeren te vergelijken met ondernemingen die opnemen in de kosten. Het enige wat men kan doen is de activering 7
„simuleren‟, waarbij men de boekhouding aanpast. Hierbij neemt men dan de uitgaven van O&O uit het resultaat en plaatst deze onder de immateriële vaste activa. Na de schatting van de uitgaven van O&O voor een aantal ondernemingen, stelden Lev & Sougiannis (1996) vast dat door de verplichte opname van O&O in de kosten, de inkomsten van de ondernemingen met ongeveer 20% onderschat worden. Verder stellen ze ook vast dat er een sterke(re) relatie bestaat tussen de aangepaste boekhouding – gesimuleerde activering – en de aandelenprijzen en –returns van de onderneming. Dit duidt erop dat de investeerders deze aangepaste boekhouding relevanter vinden dan de werkelijke boekhouding. Voor investeerders hebben de gemaakte uitgaven dus hun plaats op de balans en zijn ze wel degelijk een actief. Dit is dus in tegenstelling met wat de FASB beweert. Ook nog in deze context heeft Sougiannis (1994) in één van zijn vele onderzoeken aangetoond dat elke dollar uitgegeven aan O&O leidt tot een winststijging van twee dollar en een stijging van de marktwaarde van de onderneming van vijf dollar (Sougiannis, 1994) 2. Uitgaven van O&O leiden dus wel degelijk tot extra toekomstige inkomsten voor de onderneming en hebben als zodanig hun plaats op de balans.
3. Wetgeving
De regels in verband met het openbaar maken van uitgaven van O&O verschillen nogal wat (Coopers & Lybrand, 1993). In sommige landen - zoals de VS - is opname in de resultatenrekening verplicht. De uitgaven mogen dus niet via activering in de balans opgenomen worden. De enige uitzondering hierop is de ontwikkeling van software (SFAS 86). Momentaal laten de meeste landen (VK, Canada, Frankrijk, Nederland, Australië, …) echter de keuze tussen het als kosten boeken en activering. In sommige situaties is activering zelfs verplicht.
Omdat de wetgeving zeer belangrijk is in de discussie omtrent activering van uitgaven van O&O, gaan we in detail in op de specifieke regels in een aantal landen.
2
Dit werd gemeten op een periode van zeven jaar.
8
3.1 Amerikaanse wetgeving 3.1.1 SFAS nr. 2 In 1974 heeft de FASB SFAS (Statement of Financial Accounting Standard) nr. 2 uitgebracht. Deze standaard regelt de boekhouding betreffende kosten van onderzoek en ontwikkeling. Hij legt de onderneming op om de gemaakte kosten van onderzoek en ontwikkeling onmiddellijk ten laste te leggen van het resultaat op het moment dat ze zich voordoen. Verder is de onderneming ook verplicht om het geïnvesteerde bedrag van het afgelopen boekjaar in de toelichting bekend te maken. Deze wetgeving werd ingevoerd met de bedoeling om de rapportering van O&O meer uniform te laten gebeuren en om de grote mate van vrijheid die de managers hadden bij deze beslissing toch enigszins te beperken3.
Wasley en Linsmeier (1992) hebben de economische gevolgen van SFAS nr. 2 onderzocht d.m.v. een reeks event studies. Zij kwamen daarbij tot de conclusie dat de invoering van SFAS nr. 2 voor een negatieve druk zorgt bij kleine, startende en snel groeiende ondernemingen (over-the-counter ondernemingen). Na het invoeren van de standaard zijn de uitgaven van onderzoek en ontwikkeling significant verminderd in dit type ondernemingen (Wasley and Linsmeier, 1992).
Het verbod om investeringen in O&O als activa te erkennen zorgt er tevens voor dat het zeer moeilijk wordt om onderzoeksextensieve en –intensieve ondernemingen met elkaar te vergelijken (Chambers, Jennings, Thompson II, 2000). Dit gebrek aan vergelijkbaarheid zorgt voor een verminderde waarderelevantie van financiële informatie (Chambers, jennings and Thompson II, 2000) (Lev & Zarowin, 1999) (Wallman, 1995). Bovendien kunnen onderzoeksintensieve ondernemingen hiervan ook nadelen ondervinden in hun zoektocht naar kapitaal (Chambers, Jennings and Thompson II, 2000) (Wasley and Linsmeier, 1992). Ook Lev & Sougiannis (1996) stellen vast dat door de verplichte opname van O&O in de kosten, de inkomsten van ondernemingen gemiddeld met 20% onderschat worden.
3
SFAS nr. 2
9
3.1.2 SFAS nr. 86 Er is echter één uitzondering toegestaan (SFAS nr. 86), met name voor de ontwikkelingskosten van software. Deze standaard geldt enkel voor software die ontwikkeld wordt voor de verkoop.4 “This Statement specifies that costs incurred internally in creating a computer software product shall be charged to expense when incurred as research and development until technological feasibility has been established for the product. Technological feasibility is established upon completion of a detail program design or, in its absence, completion of a working model. Thereafter, all software production costs shall be capitalized and subsequently reported at the lower of unamortized cost or net realizable value. Capitalized costs are amortized based on current and future revenue for each product with an annual minimum equal to the straight-line amortization over the remaining estimated economic life of the product.”(SFAS nr. 86) Hoewel SFAS nr. 86 bij de introductie op gejuich werd onthaald, is sindsdien de opinie gekanteld. Dit leidde in 1996 tot een petitie opgestart door de Software Publishers Association (SPA) om de standaard af te schaffen. Volgens hen biedt activering geen voordelen aan investeerders en zouden de jaarrekeningen betrouwbaarder en consistenter zijn als alle uitgaven onder kosten geboekt worden (Aboody & Lev, 1998). Dit is een zeer rare wending, gezien het feit dat deze wetgeving de keuze toelaat tussen het als kosten boeken of activeren. Aboody & Lev (1998) vonden twee argumenten die pleiten tegen de standaard: Argument 1: In de beginjaren zorgde activering voor een stijging van de gerapporteerde inkomsten. Ondertussen zijn de afschrijvingen echter groter geworden dan de geactiveerde kosten van de huidige producten in ontwikkeling (zie figuur 3), waardoor activering een negatieve druk op het resultaat uitoefent. Argument 2: Dankzij de activering van kosten wordt het resultaat moeilijker te voorspellen. Analisten maken grotere voorspellingsfouten bij het schatten van de verwachte winsten van ondernemingen die O&O-uitgaven activeren dan bij ondernemingen die de uitgaven als kosten boeken. Dit is zo omdat het voor analisten zeer moeilijk is om de hoeveelheid kosten te voorspellen die in een volgend boekjaar gemaakt zullen worden en hoeveel daarvan precies 4
SFAS nr. 86: summary
10
zal geactiveerd worden. Het activeren zorgt dus voor onnauwkeurigheden in de voorspellingen, vandaar de wil om de standaard af te schaffen.
Figuur 3: Jaarlijkse activeringen en afschrijvingen in de Amerikaanse software-industrie The Value Relevance of Intangibles: The case of Software capitalization, Aboody & lev, 1998.
Zoals reeds vermeld wegen de afschrijvingen van in het verleden geactiveerde kosten op een bepaald moment dus zwaarder door dan de activering van nieuwe kosten. In termen van winstmaximalisatie is activering dan minder aantrekkelijk dan het als kosten boeken. Toch is het voor een individuele onderneming niet meteen aangewezen om te stoppen met activering. Dit kan er immers voor zorgen dat investeerders de interpretatie maken dat er geen producten meer ontwikkeld worden in de onderneming die voldoen aan de haalbaarheidscriteria. Een collectieve afschaffing zou dit probleem echter kunnen omzeilen. 3.1.3 Voorzichtigheidsprincipe versus matchingprincipe SFAS nr. 2 is gebaseerd op het voorzichtigheidsprincipe. Rond deze wetgeving is er veel controverse, aangezien producten in ontwikkeling duidelijk het potentieel hebben om op lange termijn inkomsten te genereren voor de onderneming (Lev, Sarath, Sougiannis, 2005). 11
Conservatisme zorgt er volgens voorstanders echter voor dat het te grote optimisme van veel managers over hun projecten in ontwikkeling gecounterd wordt en is tevens gepast door de grote mate van onzekerheid geassocieerd aan O&O5. Eigenlijk komen hier dus twee boekhoudprincipes met elkaar in conflict: het voorzichtigheidsprincipe en het matchingprincipe – toerekenen van opbrengsten en kosten naar de periode –. Activeren is inderdaad minder voorzichtig, maar anderzijds zorgt activering ervoor dat de kosten van de succesvolle producten - degene die effectief in productie genomen worden - pas worden geboekt - via afschrijvingen - wanneer er ook effectief opbrengsten zijn.
Het voorzichtigheidsprincipe zorgt ervoor dat de inkomsten gerelateerd aan O&O vaak onderschat worden. In dit geval kunnen we dus van een conservatieve rapportering spreken. Indien de uitgaven van O&O geactiveerd worden, is er kans dat de inkomsten overschat worden. In dat geval spreken we van een agressieve rapportering. Lev, Sarath en Sougiannis (2005) zijn echter van mening dat geen enkele boekhoudtechniek onveranderlijk conservatief of agressief blijft. Als de inkomsten in een bepaalde periode onderschat worden, zullen ze in een andere periode overschat worden. Boekhoudtechnieken zorgen er dus in feite alleen voor dat inkomsten van de ene naar de andere periode verschoven worden.
Nemen we als voorbeeld twee ondernemingen die hetzelfde product ontwikkelen en ook dezelfde inkomsten hebben. Het enige verschil zit in de boekhoudtechniek die ze toepassen. Onderneming A boekt de uitgaven van O&O in de resultatenrekening en onderneming B opteert voor activering van de uitgaven. Indien we de jaarlijkse resultaten van deze ondernemingen met elkaar vergelijken, dan stellen we vast dat in de beginjaren de winst van onderneming B groter is dan die van onderneming A, omdat in onderneming B de uitgaven uit het resultaat zijn genomen. In dit geval worden de resultaten van onderneming A dus onderschat, wat een conservatieve rapportering betekent en bij onderneming B kunnen we van een agressieve rapportering spreken. Na verloop van tijd, wanneer het product een commercieel succes is geworden, zullen er in onderneming A geen kosten meer geboekt moeten worden, terwijl in onderneming B wel nog afschrijvingen moeten geboekt worden. Op
5
Kothari, laguerre en Leone (2002) toonden aan dat inkomstenvolatiliteit van O&O drie maal groter is dan de inkomstenvolatiliteit van vaste activa.
12
dat ogenblik is de winst van onderneming A dus groter dan die van onderneming B. We zouden dus kunnen zeggen dat onderneming B nu een conservatieve rapportering toepast en onderneming A een agressieve rapportering. Zo zien we dat deze technieken inderdaad wijzigen gedurende de levensloop van een onderneming (eigen voorbeeld).
Lev et al. (2005) zijn van mening dat investeerders duidelijk misleid worden door deze financiële rapporteringen. Het gekozen boekhoudprincipe zorgt ervoor dat de onderneming wordt onder- of overgewaardeerd. Deze verkeerde waarderingen zijn het gevolg van representativiteit – een begrip uit de behavioral finance – (Barbaris and Thaler, 2003). Investeerders zien de patronen in de huidige resultaten en trekken de conclusie dat deze zich zullen voortzetten, m.a.w. dat de huidige financiële resultaten representatief zijn voor de toekomst. Dit leidt tot een overreactie (Barberis, Shleifer, Vishny, 1998).
Concreet kunnen we het volgende besluiten: Agressieve technieken: huidige inkomsten worden overschat. Investeerders trekken de conclusie dat de toekomstige vooruitzichten even rooskleurig zijn. Deze ondernemingen worden vervolgens overgewaardeerd. Dit betreft vooral mature ondernemingen: weinig kosten van onderzoek en ontwikkeling, maar ook weinig groeivooruitzichten. Conservatieve technieken: huidige inkomsten worden onderschat. Investeerders trekken de conclusie dat de toekomstige vooruitzichten op hetzelfde niveau blijven. Deze ondernemingen worden ondergewaardeerd. Dit betreft vooral startende en sterk groeiende ondernemingen: hoge kosten van onderzoek en ontwikkeling halen het resultaat omlaag. In de toekomst nemen deze kosten echter af en zullen de nieuwe producten veel opbrengsten genereren. Deze conclusie wijst op de voordelen van activering. De opname van uitgaven van O&O in de kosten leidt immers tot verkeerde waardering van ondernemingen. Hierdoor ontstaat een verkeerde
allocatie
van
fondsen:
de
jonge,
startende
ondernemingen
worden
ondergewaardeerd en hebben het moeilijk om kapitaal op te halen. Ze hebben een hoge kapitaalkost. Dit heeft als mogelijk gevolg dat ze winstgevende projecten zullen moeten laten schieten. Door de uitgaven te activeren verdwijnt deze neerwaartse druk op het resultaat en verlaagt hun kapitaalkost (Lev et al., 2005).
13
3.2 Wetgeving in de Europese unie 3.2.1 IAS/IFRS Vanaf 1 januari 2005 zijn alle beursgenoteerde ondernemingen die tot de Europese Unie behoren, verplicht om hun geconsolideerde jaarrekening op te maken volgens de International Financial Reporting Standards (IFRS). Deze boekhoudstandaarden zijn opgesteld door de International Accounting Standards Committee (IASC) en bestaan op dit moment uit een negental IFRS‟en en zo‟n 41 IAS‟en (International Accounding Standard).6 In 2001 werd de IASC vervangen door de IASB (International Acconting Standard Board).
International Accounting Standard (IAS) nr. 38 behandelt de boekhoudkundige regels omtrent immateriële vaste activa die nog niet specifiek behandeld zijn door andere standaarden. Deze standaard vereist dat een onderneming een immaterieel vast actief - in dit geval: uitgaven van onderzoek en ontwikkeling - erkent, als en slechts als aan specifieke criteria voldaan is. Identificeerbaarheid 7 (IAS 38.11-12), controle (IAS 38.13-16) en toekomstige economische voordelen moeten aanwezig zijn (IAS 38.17). 3.2.2 Wetgevingen omtrent O&O Om vast te stellen of een actief aan de criteria van erkenning voldoet, is de onderneming vereist een indeling te maken tussen een onderzoeksfase en een ontwikkelingsfase. De onderzoeksfase betreft activiteiten met het oog op het verwerven van nieuwe inzichten in technologieën, evenals het zoeken naar verbeteringen en alternatieven van bestaande kennis en technieken (IAS 38.8)8. De uitgaven die men tijdens de onderzoeksfase maakt mogen niet geactiveerd worden, omdat de projecten die in deze fase zitten niet geassocieerd kunnen worden met een product of met een bron van inkomsten die de onderneming bezit. Niet alle projecten zullen ook commercieel haalbaar blijken. Indien deze kosten ook zouden mogen geactiveerd worden, zou er een groot risico bestaan op overwaardering van de onderneming. De ontwikkelingsfase is de fase waarin de kennis, verkregen door onderzoek of op andere wijze, wordt toegepast. Deze kennis leidt tot een plan of een ontwerp voor de productie van 6
IFRS in your pocket, 2009,Deloitte, www.iasplus.com
7
IAS 38.12: An asset is identifiable if either: (a) is separable, ie is capable of being separated or divided from the entity and sold, transferred, licensed, rented or exchanged. (b) arises from contractual or other legal rights. 8 ”Research is original and planned investigation undertaken with the prospect of gaining new scientific or technical knowledge and understanding”, IAS 38.8.
14
nieuwe of aanzienlijk verbeterde materialen, apparaten, producten, processen, systemen of diensten (IAS 38.8).9 De uitgaven die tot de ontwikkelingsfase behoren, kunnen enkel erkend worden als immaterieel vast actief indien aan de volgende criteria voldaan wordt (IAS 38.57):
Het product moet technisch haalbaar zijn, zodat het beschikbaar kan worden voor verkoop.
De intentie moet aanwezig zijn om het product af te werken en te gebruiken of te verkopen.
Het gebruik of de verkoop van het product moet mogelijk zijn.
Het product moet in staat zijn om in de toekomst economisch voordeel voor de onderneming op te leveren. Dit kan de onderneming bewijzen door na te gaan of er een markt is voor het product of door te bewijzen dat het product nuttig zal zijn voor intern gebruik.
Er moeten voldoende technische en financiële middelen voorhanden zijn om de ontwikkeling van het product af te werken.
De uitgaven die tijdens de ontwikkelingsfase worden gemaakt, moeten nauwkeurig en betrouwbaar bepaald kunnen worden.
De uitgaven uit de ontwikkelingsfase mogen met andere woorden enkel geactiveerd worden als de onderneming de technische haalbaarheid van het project kan aantonen. Het eindproduct moet in de toekomst met zekerheid economisch rendabel zijn. Verder werken IAS 38.54 en 38.55 niet met terugwerkende kracht: eens de ontwikkelingsfase gestart is, is het niet toegelaten om kosten uit de onderzoeksfase alsnog te activeren. IAS 38.56 en 38.59 beschrijven enkele voorbeelden van onderzoeks- en ontwikkelingsfase. Toch is de grens tussen beide niet altijd even duidelijk te bepalen. Daarom stelt IAS nr. 53 dat, indien er geen duidelijk onderscheid gemaakt kan worden tussen beide fasen, de onderneming de vrijheid heeft om de volledige uitgaven ofwel als kosten te boeken, ofwel te activeren10.
9
”Development is the application of research findings or other knowledge to a plan or design for the production of new or substantially improved materials, devices, products, processes, systems or services before the start of commercial production of use”. 10 “If an entity cannot distinguish the research phase from the development phase of an internal project to create an intangible asset, the entity treats the expenditure on that project as if it were incurred in the research phase only”(IAS 38.53).
15
Verder is een waardeverminderingstest van de immateriële vaste activa verplicht om de betrouwbaarheid van de balans te verzekeren (IAS 36). 3.3 Belgian GAAP De Belgian GAAP (General Accepted Accounting Principles) refereert naar Belgische boekhoudkundige regels en aanbevelingen van de Commissie voor Boekhoudkundige normen. Er wordt van alle (niet-beursgenoteerde) Belgische ondernemingen verwacht dat ze de Belgian GAAP toepassen bij het opstellen en openbaar maken van hun jaarrekeningen.11 De Belgian Gaap maakt geen onderscheid tussen onderzoeks- en ontwikkelingskosten en definieert de O&O-kosten als kosten die geassocieerd zijn met onderzoek, constructie en ontwikkeling van prototypes, producten, uitvindingen en knowhow, die nut leveren voor de toekomstige ontwikkeling van de onderneming. Verder kunnen de uitgaven van O&O geactiveerd worden zonder dat aan strenge voorwaarden moet voldaan worden. Dit in tegenstelling tot de IAS/IFRS, die enkel toelaat om ontwikkelingskosten tot de immateriële activa te rekenen zolang de bruikbaarheidwaarde of de toekomstige rendabiliteit van het product in ontwikkeling niet overschat worden. De kosten van onderzoek en ontwikkeling moeten normaal over een periode van 5 jaar afgeschreven worden. Indien het over een langere periode gaat, dienen de ondernemingen dit te vermelden in de toelichting. De ontwikkelingskosten moeten voorzichtig geschat worden en mogen hun nut en toekomstig rendement voor de onderneming niet overschrijden. Daarnaast voorziet de Belgian GAAP gedetailleerde reglementen voor de kosten met betrekking tot het ontwikkelingsproces van intern ontwikkelde sofware. Activering is enkel toegelaten indien de volgende voorwaarden voldaan zijn:
Het product of het ontwikkelingsproces moet nuttig zijn voor de onderneming.
Een duidelijke definitie en individualisatie van het product of het ontwikkelingsproces moet mogelijk zijn.
11
De mogelijkheid om de kosten gerelateerd aan het project direct toe te kennen bestaat.
De technische haalbaarheid van het project moet aangetoond worden.
Ernst and Young, 2001, The Ernst and Young Guide to applying IAS in Belgium, Kluwer, Diegem, 826 blz.
16
Er moeten voldoende financiële middelen beschikbaar zijn om het project te vervolledigen.
Indien deze criteria voldaan zijn kunnen ontwikkelingskosten die verbonden zijn met coding en het testen van software onder de immateriële vaste activa geboekt worden. 3.4 Australische wetgeving In Australië hebben de managers, volgens de AASB 1011 (Australian Accounting Standards Board), de keuze om uitgaven van O&O te activeren indien er geen redelijke twijfel is dat ze terugverdiend kunnen worden. Alle andere uitgaven van O&O moeten onmiddellijk als kosten geboekt worden. De geactiveerde bedragen moeten jaarlijks geëvalueerd worden en alles waarvan ondertussen wordt verwacht dat het niet langer rendabel is, moet daarbij afgeschreven worden. Ondertussen is de wet wel verstrengd (AASB 138), zodat het alleen nog toegelaten is om de uitgaven uit de ontwikkelingsfase te activeren onder bepaalde voorwaarden. Alle uitgaven uit de onderzoeksfase moeten dus altijd in de kosten geboekt worden. Er zijn drie voorwaarden waaraan een project moet voldoen, vooraleer de uitgaven geactiveerd kunnen worden.
Er moet een identificeerbaar actief
12
zijn dat gecontroleerd wordt door de
onderneming en bovendien duidelijk te onderscheiden is van goodwill.
De toekomstige economische voordelen ervan moeten voor de onderneming bestemd zijn.
De uitgaven moeten betrouwbaar gemeten kunnen worden.
Met een steekproef van Australische ondernemingen onderzochten Abrahams en Sidhu (1998) de waarderelevantie13 van de geactiveerde uitgaven van O&O en of de activering voor een betere associatie zorgt tussen aandelenreturns en prestatie-indicatoren gebaseerd op de boekhouding - zoals ROE, ROA, PE, … - . Het resultaat van hun studie wijst op de voordelen van het toelaten van activering van O&O. Het totaal geactiveerde O&O-bedrag is positief geassocieerd met de waarde van de onderneming en wordt dus door investeerders wel degelijk
12
Definitie van identificeerbaarheid komt overeen met IAS nr. 38.11-12. Waarderelevantie betekent dat de informatie die in de geactiveerde uitgaven vervat zit van belang is voor de investeerders om de marktwaarde van de onderneming correct in te schatten. Er wordt dus gezocht naar een associatie tussen geactiveerde O&O en marktwaarde (Abrahams et al.,1998). 13
17
beschouwd als een rendabel actief. Bovendien geven de prestatie-indicatoren die gebaseerd zijn op de boekhouding een betrouwbaarder beeld indien activering is toegelaten. Dit wordt bevestigd door Ahmed en Falk (2006). Het verplicht in de kosten boeken van de uitgaven van O&O is een extreme vorm van het voorzichtigheidsprincipe, die niet toelaat dat succesvolle ondernemingen zich onderscheiden van de rest. Door de verplichte, uniforme regel hebben ze immers geen mogelijkheden om hun verwachte succes naar de buitenwereld te communiceren. Door selectieve activering (zie sectie 7, p.35) toe te laten, kunnen managers wel positief nieuws signaleren: O&O-projecten kunnen alleen op de balans komen als er een verwacht wordt dat ze ook toekomstige inkomsten kunnen genereren.
Activering vergroot de relevantie van de jaarrekening, verkleint de informatie-asymmetrie (zie sectie 4.2.3, p.22) tussen de onderneming en de investeerders en zorgt voor een efficiëntere allocatie van kapitaal. Succesvolle ondernemingen zullen immers makkelijker kapitaal kunnen verkrijgen. Deze resultaten zijn consistent met Abrahams en Sidhu (1998) en Goodwin (2002).
Men dient wel op te letten voor earnings management (zie sectie 4.3.1, p.28). Tutticci et al. (2007) stelden in hun onderzoek vast dat de geactiveerde uitgaven relevanter worden geacht voor ondernemingen waarvan de jaarrekening werd nagekeken door een revisorenkantoor behorende tot de Big 414. Deze ondernemingen activeren ook minder, omdat ze weten dat hun jaarrekeningen aan een strenge en grondige controle onderworpen worden. We kunnen dus besluiten dat de activering van uitgaven van O&O dus wel degelijk relevante informatie levert, maar enkel en alleen indien de criteria voor activering gehaald worden en er voldoende controle op de jaarrekening is om earnings management te vermijden (Tutticci, Krishnan, Percy, 2007).
4. Afweging tussen relevantie en betrouwbaarheid 4.1 De keerzijde van O&O In de literatuur zijn er tot hiertoe twee grote observaties die geassocieerd zijn met de beleidsbeslissing om al dan niet te activeren waar te nemen. Enerzijds is het direct opnemen 14
Eigenlijk ten tijde van de studie Big 5, maar ondertussen is Arthur Andersen failliet gegaan.
18
van de O&O-uitgaven in de resultatenrekening de meeste objectieve methode. Anderzijds is gebleken dat de activering van deze kosten kan leiden tot een meer informatieve balans (Lev & Zarowin, 1999) (Aboody & Lev, 1998). Het toelaten van activering kan de informatieasymmetrie tussen de investeerder en de onderneming verminderen. Investeerders krijgen immers via de balans meer informatie over de projecten die de onderneming aan het ontwikkelen is. Anderzijds zet activering ook de deur open voor manipulatie van inkomsten (Abrahams & Sidhu, 1998). Men moet dus de afweging maken tussen relevantie en betrouwbaarheid (Healy, Myers, Howe, 2002). De onderstaande figuur geeft een duidelijke verklaring van deze concepten (Wyatt, 2008).
Figuur 4: Relevantie en betrouwbaarheid What financial and non-financial information on intangibles is relevant? A review of evidence, Wyatt, 2008
Men begint met een zekere waardeconstructie, zoals bijvoorbeeld uitgaven van O&O. Dit leidt dan tot de creatie van waarde, want O&O leidt tot nieuwe producten en processen die inkomsten zullen genereren (Sougiannis, 1994). De mate waarin de informatie over deze waarde duidelijk en transparant is, bepaalt de relevantie. Interne O&O is bijvoorbeeld relevanter dan aangekochte O&O (IPRD). Dit komt doordat de onderneming een duidelijk zicht heeft op de verschillende fasen die een intern onderzoeksproject al doorlopen heeft. In elke stap is dus duidelijk welke waarde werd toegevoegd en op welke manier. Bij IPRD werd een onderzoek overgenomen van een derde partij en éénmalig (op het moment van overname) gewaardeerd. De informatie over alle doorlopen fasen tot op dat moment is niet beschikbaar. Daarna poogt men deze waarde te meten. De betrouwbaarheid is de mate waarin het 19
meetinstrument in staat is om de verwachte inkomsten te schatten. Het is dus duidelijk dat betrouwbaarheid en relevantie altijd gezamenlijk geschat worden in dit proces. 4.2 Relevantie Een bepaald stuk informatie is slechts relevant als het significant geassocieerd is met de informatieset die door de investeerders wordt gebruikt om de waarde van de onderneming te schatten (Wyatt, 2008). 4.2.1 Een voorbeeld uit de farmaceutische industrie Healy et al. (2002) onderzochten de verschillende methoden om kosten van O&O te boeken door de ontwikkeling van een nieuw geneesmiddel te simuleren. De gemaakte kosten werden op drie verschillende manieren geboekt en de relevantie van elk van de methoden werd nagegaan (Healy et al., 2002). De drie methoden zijn: 1. Onmiddellijke en volledige opname in de resultatenrekening. 2. Volledige kapitalisatie van alle gemaakte kosten. 3. Kapitalisatie van alle gemaakte kosten, maar alleen voor producten waarvan verwacht wordt dat ze succesvol15 zullen zijn. Een industrie zoals de farmaceutische industrie is sterk afhankelijk van de ontwikkeling van nieuwe producten. Onderzoek en ontwikkeling speelt een belangrijke rol en de periode tussen de eerste stappen in de ontwikkeling en de eventuele commercialisering is zeer lang, gemiddeld zo‟n 14 jaar (Healy et al., 2002). De meeste ondernemingen zitten dus met een negatieve cashflow in deze fase. De vraag die men hier kan stellen is: mogen deze kosten dan wel geactiveerd worden? Onder elk van de drie methoden werd de relatie onderzocht tussen boekhoudkundige data en de aandelenkoersen en –returns. De beste resultaten werden geboekt onder de laatste methode (kapitalisatie van succesvolle projecten). Dit staat ook wel bekend als selectieve activering (zie sectie 7, p.35) (Lev, Nissim, Thomas, 2005) (Healy et al., 2002) (Chambers, Jennings, Thompson II, 2000). Op deze manier wordt de informatie-asymmetrie die heerst tussen de onderneming en de investeerder gedeeltelijk weggenomen, omdat alleen succesvolle projecten 15
Het betreft producten die minstens tot klinische testen geraakt zijn.
20
op de balans komen. De investeerder ontvangt informatie over de projecten waar de onderneming mee bezig is en het verwachte succes ervan. De activering onder deze methode is dus relevant (Healy et al., 2002). 4.2.2 Variabiliteit van O&O The Association for Investment Management and Research (AIMR) stelt dat de toekomstige inkomsten van de onderneming slechts weinig gerelateerd zijn aan de opgelopen kosten tijdens de onderzoek- en ontwikkelingsfase, waardoor activering dus weinig relevante informatie zou verschaffen aan investeerders (Kothari, Laguerre, Leone, 2002). De kosten van O&O zijn te onzeker op het vlak van toekomstige inkomsten om op de balans te kunnen gezet worden. Lev & Sougiannis (1996) spreken deze bewering tegen en stellen vast dat activering wel waarderelevante informatie biedt. Verder zijn Kothari et al. (2002) tot de conclusie gekomen dat activering van uitgaven van O&O wel relevante, maar ook onzekere informatie bevat. Hun onderzoek focust louter en alleen op de onzekerheid, m.a.w. de betrouwbaarheid van de geactiveerde bedragen. Het resultaat van hun studie wijst uit dat de variantie van toekomstige inkomsten uit O&O drie tot vier keer groter is dan de variantie van toekomstige inkomsten uit andere investeringen (Kothari et al., 2002). Hiermee moet dus rekening gehouden worden indien de uitgaven van O&O geactiveerd worden. De boekhoudkundige informatie van een onderneming is enkel nuttig als ze een getrouw beeld van de onderneming schept. Daarom is het belangrijk dat er een sterke link is tussen de boekhoudkundige informatie en de aandelenprijzen van de onderneming. Lev et al. (2005) onderzochten de relevantie van geactiveerde uitgaven van O&O voor investeerders. Het opzet is eenvoudig: de balansen van verschillende ondernemingen uit verschillende industrieën werden bestudeerd en de uitgaven van O&O werden geactiveerd en daarna afgeschreven16. De conclusie is duidelijk: deze aanpassingen vergroten de associatie tussen de financiële rapportering en de koers van het aandeel (Lev et al., 2005). Dit is consistent met voorgaande onderzoeken (Chambers et al., 2001) (Lev & Sougiannis, 1996).
16
De afschrijvingsperiode wordt per industrie ingeschat, bv. de afschrijvingsperiode van de software industrie is veel korter dan de farmaceutische industrie (Lev et al., 2005).
21
4.2.3 Informatie-asymmetrie Een andere vraag die Lev & Sougiannis (1996) stelde was of de investeerders zich wel volledig bewust zijn van de relevantie van O&O. Daarom hebben ze een event studie uitgevoerd (zie figuur 5), waaruit bleek dat er nog geruime tijd na de publicatie van de jaarrekening, met daarin de gemaakte uitgaven van O&O, een invloed bleef bestaan op de aandelenkoers (Lev & Sougiannis, 1996).
Figuur 5: Event study voor de relevantie van O&O The Capitalization, Amortization and Value-Relevance of R&D, Lev & Sougiannis, 1996
Dat patroon duidt op een onderreactie bij de investeerders. Ook al beschouwen investeerders O&O als een actief, ze zijn zich door de SFAS nr. 2 niet bewust van de precieze waarde van dit actief. Deze vaststelling bevestigt weer het feit dat het toelaten van activering deze informatie-asymmetrie gedeeltelijk zou kunnen overbruggen. Daarmee zou de efficiëntie van de aandelenmarkten verbeteren (Lev en Sougiannis, 1996). Een opmerking die deze studie nog maakt is dat de “abnormal returns‟‟ het gevolg kunnen zijn van ofwel verkeerd ingeschat risico, ofwel mispricing. Dit werd in de studies van Lev et al. (2005) en Chambers et al. (2001) verder onderzocht. 4.2.3.1 Mispricing of risk error? Auteurs zoals Chambers, Jennings en Thompson II geloven dat het positieve patroon tussen geactiveerde uitgaven van O&O en toekomstige aandelenreturns niet wijst op het feit dat O&O het potentieel heeft om toekomstige inkomsten te genereren. Naar hun mening is de relatie te verklaren door een verkeerd ingeschat risico (Chambers et al, 2001). De onzekere aard van O&O maakt de investeringen in O&O veel risicovoller dan investeringen in andere activa (Kothari et al., 2002). Daardoor zijn de positieve „abnormal returns‟ niet ongewoon hoog, maar werd de verwachte return gewoon te laag gesteld. Door het feit dat de 22
investeerders het risico te laag inschatten, zijn de returns van de aandelen hoger dan ze verwachtten (Chambers et al, 2001). Lev et al. (2005) weerleggen deze bewering. In hun studie identificeren ze enkele bronnen van risico, zoals bedrijfsgrootte, book-to-market ratio en intensiteit van O&O. Na het invoeren van controlevariabelen voor elk van deze bronnen, blijft er een positieve associatie bestaan tussen het immaterieel vast actief (geactiveerde O&O) en de toekomstige „abnormal returns‟. In dit geval kunnen we dus van mispricing spreken. Wat blijkt is dat de uitschieters zich vooral voordoen in positieve zin. Moest het risico in werkelijkheid groter zijn dan geschat, zouden er zich ook uitschieters in negatieve zin moeten voordoen wanneer de markten slecht presteerden. Het relatiepatroon is dus veel consistenter met een verkeerde inschatting van de werkelijke voordelen van O&O (dus een onderschatting van de intrinsieke waarde van het aandeel) dan met een verkeerd ingeschat risico van O&Oactiviteiten (Lev et al, 2005).
Figuur 6: Totale return en abnormal return voor een O&O-intensieve portfolio On Informational Usefullness of R&D Capitalization and Amortization, Lev et al., 2005
Deze mispricing kan opgelost worden door het implementeren van selectieve activering. Dit betekent dat ondernemingen enkel en alleen de uitgaven van beloftevolle projecten mogen activeren (Lev et al., 2005) (Healy et al., 2002) (Chambers et al., 2000) (Freeburn, C., 1997). Op deze manier wordt de informatie-asymmetrie in een vroeg stadium verkleind. Het 23
eindresultaat is een vermindering van de „abnormal returns‟, wat dus betekent dat de verwachte returns correcter ingeschat worden (Lev et al., 2005). 4.2.3.2 Insider gains Hoe groot deze informatie-asymmetrie precies is in onderzoeksintensieve ondernemingen werd onderzocht door Aboody en Lev (2000). Insider gain is de winst die ingewijden van de onderneming, vooral managers die tot de hogere echelons behoren, behalen uit handel met voorkennis in eigen aandelen (Lorie & Niederhoffer, 1968). Door het feit dat deze topmanagers in staat zijn om de veranderingen in elke ondernemingsactiviteit op individuele basis te observeren, beschikken zij over essentiële informatie die investeerders niet hebben. Investeerders hebben vaak enkel toegang tot geaggregeerde informatie op bepaalde tijdstippen (dus niet transactie per transactie) en het is voor hen dus veel moeilijker om in te schatten welke investeringen boven of onder verwachting presteren. Dit is in grote lijnen wat informatie-asymmetrie inhoudt (Aboody & Lev, 2000). Aboody en Lev (2000) constateren in hun onderzoek dat managers in onderzoeksintensieve ondernemingen meer kunnen winnen uit deze handel. Dit betekent dat zij dus over informatie beschikken die het publiek niet heeft, in vergelijking met andere ondernemingen. Het publiek (de investeerders) beschikt dus over minder informatie, waardoor de informatie-asymmetrie groter is voor ondernemingen die veel aan O&O doen. Deze bijdrage van O&O tot de informatie-asymmetrie is in het verleden reeds onderzocht en bevestigd door Barth et al. (1998). Deze grotere informatie-asymmetrie is volgens Aboody en Lev (2000) te wijten aan drie factoren:
O&O is uniek voor elke onderneming. Het is onmogelijk om iets te leren over de onderzoek- en ontwikkelingsactiviteiten van een bepaalde onderneming door naar de andere ondernemingen in die sector te kijken.
Er zijn geen markten voor O&O. Investeerders kunnen voor allerlei activa van de onderneming objectief de waarde vaststellen door te kijken naar de marktprijs. Voor producten in ontwikkeling is dit echter niet mogelijk.
O&O moet verplicht in de kosten geboekt worden. Gewone activa staan gewaardeerd op de balans en via afschrijvingen en waardeverminderingen krijgt men een idee van 24
de werkelijke waarde van deze activa. Voor O&O kan dit dus niet, aangezien alle informatie verdwijnt in de resultatenrekening. 4.2.4 Activering van O&O als signaal naar de buitenwereld Sommige autoriteiten (zoals de FASB) verplichten ondernemingen om uitgaven als kosten te boeken omdat zij de nadelen van mogelijk misbruik van de activering groter achten dan de voordelen ervan. Eén van de voordelen is het signaleren van het succes van de onderneming (Ahmed & Falk, 2006).
Cazavan-Jeny en JeanJean (2003) onderzochten of de activering van O&O geassocieerd is met een hogere of lagere marktwaarde van de aandelen (prijs en returns) bij Franse ondernemingen. Door de uitgaven als immaterieel vast actief te beschouwen, geeft de onderneming een positief signaal naar de financiële markten dat de technologie in de toekomst economische voordelen zal opleveren (Wyatt, 2005). Aangezien in Frankrijk de opname van O&O in de kosten niet verplicht is en de managers de keuzevrijheid hebben 17, wordt er in deze studie gebruik gemaakt van echte data, dit in tegenstelling tot de gesimuleerde data bij Amerikaanse studies. Ze argumenteren dat een uniforme rapportering (alles verplicht in kosten boeken) niet toelaat om onderscheid te maken tussen succesvolle en minder succesvolle projecten en ondernemingen. Onder Franse GAAP zorgt de keuze tussen activering (onder bepaalde criteria) en expensing ervoor dat ondernemingen de verwachte voordelen van hun O&O kunnen signaleren aan de markt door de uitgaven te activeren. In hun studie (Cazavan-Jeny, JeanJean, 2003) vinden ze bewijs dat activering een positief signaal geeft en expensing een negatief signaal, omdat investeerders hieruit afleiden dat de criteria voor activering niet gehaald worden en de onderneming dus onsuccesvolle investeringen aan het maken is. In een later onderzoek (Cazavan-Jeny, Joos, JeanJean, 2007) hebben ze een tegenovergesteld effect vastgesteld. Activering had in dat onderzoek een negatieve invloed op de toekomstige prestaties van de onderneming. Hieruit kunnen we afleiden dat investeerders de beslissing om
17
“In exceptional cases, applied research and development costs may be capitalized if the projects concerned are clearly identifiable, their respective costs can be measured separately, and each project has serious chance of technical success and commercial profitability. The company therefore can opt for capitalization of R&D costs under frence rules if the project satisfies the above criteria.” (plan comptable général, 1999,art 361-2) .
25
te activeren op dat moment dus eerder zagen als een manipulatie van de jaarrekening dan als een methode om de waarderelevantie van O&O te vergroten. Deze vaststelling spreekt duidelijk de resultaten van voorgaande Amerikaanse studies (Healy et al, 2002) (Lev & Sougiannis, 1996) en ook die van hun eigen onderzoek tegen (Cazavan-Jeny en JeanJean, 2003). Dit zou te wijten kunnen zijn aan het feit dat wegens de convergentie richting IFRS de wetgeving op dat moment te ondoorzichtig was, waardoor beleggers de perceptie hadden dat de uitgaven van onsuccesvolle projecten via enkele mazen in de wetgeving toch geactiveerd konden worden. Daarnaast moeten we ook rekening houden met het feit dat deze tegenspraak te wijten kan zijn aan cultuurverschillen. In het Verenigd Koninkrijk bijvoorbeeld is de wetgeving met betrekking tot O&O strenger, waardoor er meer vertrouwen wordt gesteld in de activering van O&O. 4.2.5 Informativiteit van het aandeel Oswald en Zarowin (2007) focusten op de vraag of activering van de uitgaven tot een grotere informativiteit van het aandeel leidt. In tegenstelling tot vele Amerikaanse studies, gebruikten ze een dataset die zowel activeerders - ondernemingen die de uitgaven van O&O activeren als expensers - ondernemingen die de uitgaven van O&O in de kosten boeken - bevatte18. Uit de dataset bleek dat er veel meer expensers dan activeerders zijn. Dit lijkt er op te duiden dat veel firma‟s de criteria voor activering niet halen en/of dat veel managers twijfelachtig staan tegenover activering, zelfs als de criteria gehaald zijn. In hun onderzoek regresseren Oswald en Zarowin de huidige return van het aandeel op de huidige inkomsten en de verwachte toekomstige inkomsten. De coëfficiënt van deze laatste variabele is de FERC (Future Earnings Response Coefficient). Indien activering tot meer informativiteit van het aandeel leidt, wordt er voor activeerders een significant grotere FERC verwacht. In het onderzoek hielden de auteurs rekening met het feit dat de beslissing om te activeren endogeen is (Ray Ball, 1980) (Cazavan-Jeny et al., 2006) (zie infra p.31) en geassocieerd met factoren die de relatie tussen de huidige en de toekomstige inkomsten beïnvloeden.
18
De dataset bevat ondernemingen uit het Verenigd Koninkrijk, waar activering wel toegelaten is indien de volgende vijf criteria voldaan zijn: 1) Een duidelijk gedefinieerd project. 2) Kosten zijn apart te definieren. 3) Technische haalbaarheid en economische rendabiliteit zijn geverifieerd. 4) Verwachte opbrengsten moeten de kosten overstijgen. 5) Voldoende middelen moeten aanwezig zijn om het project volledig af te werken.
26
Expensers zijn vaak grotere en meer mature ondernemingen, terwijl activering vooral voorkomt in jonge startondernemingen (early life cycle firms). Deze ondernemingen zijn meestal gefinancierd met vreemd vermogen en hebben een grotere O&O-intensiteit. Kleinere firma‟s hebben een slechtere informatie-uitwisseling, grotere variabiliteit in hun inkomsten en vaak een slechtere rentabiliteit (Oswald, 2008) (Cazavan-jeny et al., 2006). Dit leidt tot de hypothese dat de groep van activeerders een lagere FERC hebben. De variabiliteit in de factoren die deze ondernemingen kenmerken leidt immers tot een moeilijkere voorspelling. Uit het onderzoek blijkt echter het tegendeel. Activering biedt dus wel degelijk significante informatievoordelen en verkleint aldus de informatie-asymmetrie. Toch merken de auteurs op dat men voorzichtig moet zijn met het extrapoleren van de resultaten naar concrete beleidsbeslissingen (Oswald & Zarowin, 2007). 4.2.6 Voordelen van activering Uit de vorige sectie komen dus de volgende voordelen van activering naar voor:
Een betere afstemming van kosten en opbrengsten (Lev & Zarowin, 1999).
Een efficiëntere communicatie over het succes van toekomstige producten (Healy et al., 2002).
Verkleining van de informatie-asymmetrie (Oswald & Zarowin, 2007) (Aboody & Lev, 2000).
Chan et al. (2001) bevestigden deze visie. Ze onderzochten de ondernemingen die O&O in de resultatenrekening boeken en stelden vast dat ondernemingen die veel in O&O investeren vaak grote excess returns (abnormal returns) kunnen boeken. Dit wijst op een onderwaardering van deze ondernemingen en grote druk op het management om de uitgaven van O&O te beperken en zo de resultaten rooskleuriger te maken. 4.3 Betrouwbaarheid Wyatt (2008) onderzocht de betrouwbaarheid en de relevantie van alle soorten immateriële vaste activa en stelde vast dat er eigenlijk nog geen echt goede en rechtstreekse testen van betrouwbaarheid bestaan. Bovendien verklaren de testen niet waarom een stuk informatie waarderelevant is (Holhausen & Watts, 2001) en zijn immateriële vaste activa vaak intrinsiek onzeker en niet op waarde te schatten. Daarom moeten geactiveerde gegevens en informatie 27
die in de toelichting openbaar worden gemaakt altijd zeer kritisch geanalyseerd worden. Externe auditoren zijn toleranter tegenover fouten in de toelichting dan tegenover fouten op de balans zelf (Wyatt, 2008). Geactiveerde bedragen zullen dus over het algemeen genomen correcter weergegeven worden. Daarom geniet activering de voorkeur op het openbaar maken in de toelichting (Ahmed, Kilic, Lobo, 2006). De laatste jaren worden immateriële vaste activa, waaronder O&O, steeds belangrijker. De voorraad fysieke grondstoffen en middelen is immers eindig en de economie wordt in grotere mate gedreven door innovatie en kennis (Webster, 1999). Met de toename van deze activa neemt ook de onzekerheid toe. In het bijzonder stellen Lach & Rob (1996) dat O&O waarderelevant is, maar minder betrouwbaar dan materiële vaste activa. De activering zorgt dus voor grotere schattingsfouten bij de waardebepaling van ondernemingen (Wyatt, 2008). 4.3.1 Earnings management Een veel gehoorde zorg in verband met het activeren van uitgaven van O&O is wat men noemt ‘earnings management’. Via activering zijn managers immers in staat om een deel van de kosten uit het resultaat te halen. Het gevaar bestaat dat de cijfers gemanipuleerd worden en niet meer objectief zijn.
Accounting regulation attempts to ensure that information is produced on a consistent basis in accordance with a set of rules that make it reliable for users. However, communications between entities and shareholders may be deliberately distorted by the activities of financial statement preparers who wish to alter the content of the messages being transmitted. This type of distortion is often referred to as „„creative accounting’’ or „„earnings management‟‟.19
Vooral in de studie van Baber et al. komt dit motief duidelijk naar voor. Zij verdeelden ondernemingen in drie groepen (Baber et al., 1991):
1. Ondernemingen die in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen zonder een reductie van het O&O-budget. 19
Gowthorpe, C. and O. Amat. 2005. "Creative Accounting: Some Ethical Issues of Macro- and MicroManipulation." Journal of Business Ethics, 57(1), pp. 55-64.
28
2. Ondernemingen die in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen mits een reductie van het O&O-budget. 3. Ondernemingen die niet langer in staat zijn om hun opgelegde doelstellingen te halen. Uit de studie bleek duidelijk dat de tweede groep het grootst was. Dit betekent dus dat managers die onder druk staan om de ondernemingsdoelstellingen te realiseren vaak bijkomende winsten genereren door uitgaven te activeren. Burgstahler en Dichev onderzochten twee types van earnings management: het vermijden van verliezen en zorgen dat de inkomsten niet verminderen (Burgstahler & Dichev, 1997). Managers kunnen dit doen door de afschrijvingen van de in vorige boekjaren geactiveerde bedragen te versnellen of te vertragen (Healy et al., 2002). Uit de resultaten blijkt dat de relevantie van de gegevens significant blijft, zelfs onder deze manipulaties (Healy et al., 2002). Dit resultaat werd later door Lev et al. (2005) bevestigd. Dit is een duidelijk argument in het voordeel van activering, mits er voldoende strenge criteria opgesteld worden waaraan een project moet voldoen vooraleer de uitgaven geactiveerd kunnen worden. 4.3.2 Overinvesteringen – escalation of commitment Het toelaten van activering kan ook tot overinvestering leiden. Dit komt doordat wanneer een project afgevoerd wordt, de geactiveerde kosten van de balans moeten verdwijnen. De marktwaarde van de af te voeren activa zal echter lager zijn dan de boekwaarde. Er moeten dus waardeverminderingen geboekt worden en veel managers proberen dit zolang mogelijk uit te stellen, waarbij ze blijven investeren in verlieslatende projecten (Seybert, 2009). De overinvesteringen kunnen zelfs zo ver gaan dat het niet meer mogelijk is om andere winstgevende projecten te financieren (Hatfield, 2002) (Seybert, 2009). In tegenstelling tot wat in veel vroegere studies werd beweerd, leidt activering dus niet alleen tot positieve effecten. Het fenomeen dat hier opduikt is het zogenaamde begrip “escalation of commitment’’ (Staw, 1976). Wanneer personen zelf een beslissing gemaakt hebben, dragen ze een grote verantwoordelijkheid met betrekking tot de beslissing. Ze voelen zich meer betrokken en 29
willen zich verdedigen. Na het horen van negatieve feedback op het project zullen ze toch er in blijven investeren omdat ze hun beslissing niet willen heroverwegen. Ze zullen hun best doen om de argumenten in hun straatje te laten passen.
Seybert (2009) onderzocht dit fenomeen bij managers die in een fictieve omgeving werden geplaatst. Enerzijds waren er managers die een project toegewezen krijgen (overerven) van een andere persoon en anderzijds waren er managers die uit een aantal mogelijkheden zelf een project mochten selecteren. Binnen deze twee groepen werd dan nog eens onderscheid gemaakt tussen rapporteringmethoden van O&O: activeren versus boeken in de kosten. In totaal waren er dus vier groepen met een andere setting. In de loop van het experiment werd er een nieuw en beter project voorgesteld dat een even grote investering vergde, maar de toekomstige inkomsten en cash flows waren duidelijk hoger. Uiteindelijk werd dan onderzocht welke groepen wel de overschakeling naar dit nieuwe project maken en welke niet.
In deze setting is het overschakelen een betere optie gezien het feit dat de inkomsten zullen verbeteren zonder extra kosten. Deze situatie maakt het dus zeer moeilijk voor de proefpersoon om zijn overinvesteringen in het bestaande project te verklaren en te verdedigen. Toch blijkt dat zich zelfs in deze omstandigheden overinvestering kan voordoen, omdat stopzetten als falen wordt beschouwd. De manager zal niet van project willen wisselen, omdat hij verwacht dat daardoor zijn reputatie een deuk zal krijgen.
Een tweede resultaat is dat in de groepen die de uitgaven activeerden, er een duidelijk conflict ontstond met de waardevermindering die geboekt moest worden op het huidige project. Ondanks het feit dat het opteren voor het nieuwe project op lange termijn winstgevender zou zijn, wordt er toch veel minder overgeschakeld dan in de groep die uitgaven als kosten boekten. Overschakelen bracht daar immers geen waardeverminderingen mee (Seybert, 2009).
Binnen de groep die de uitgaven activeerde is er bovendien een duidelijk verschil te merken. De groep die zelf een project gekozen had, voelde zich meer verantwoordelijk voor die keuze en was veel minder geneigd om over te schakelen dan de groep die gewoon een project overerfde. De managers verwachtten dat hun eigen project stopzetten een negatieve invloed 30
zou hebben op hun staat van dienst. Ze bleven investeren in het project, ondanks het feit dat er een beter alternatief voorhanden was (Seybert, 2009).
De resultaten van het onderzoek van Seybert zijn wel onderhevig aan beperkingen. Zo behandelde het onderzoek alleen lopende projecten en hield het geen rekening met de initiële investeringsbeslissing. Ervaren managers zullen hun projecten met veel zorg kiezen om zo waardeverminderingen in de toekomst te vermijden. Verder dient er ook rekening gehouden te worden met psychologische factoren zoals self-monitoring en de druk van kapitaalmarkten en resultatendoelstellingen (Seybert, 2009).
5. Factoren die de activering beïnvloeden 5.1 Kenmerken van de onderneming Ray Ball kwam als één van de eersten tot de conclusie dat de keuze voor het al dan niet activeren van uitgaven van O&O een endogene keuze is. Ze wordt sterk beïnvloed door de situatie waarin de onderneming zich bevindt (Ray Ball, 1980). Oswald (2008) is op zoek gegaan naar deze factoren. Hij identificeerde negen variabelen die eventueel de keuze tussen activering en het in de kosten boeken zouden kunnen beïnvloeden. Deze werden dan getest op een dataset van ondernemingen in het Verenigd Koninkrijk (wetgeving: zie voetnoot 18). Uit de resultaten blijkt dat er drie variabelen zijn die tot activeren leiden en vier variabelen die tot opname in de kosten leiden (Oswald, 2008). Een overzicht van de variabelen is hieronder te vinden.
31
5.1.1 Variabelen die tot activering leiden Earnings variability
Leverage
R&D Value
Als de inkomsten zeer variabel zijn, wat meestal het geval is bij jonge starters met instabiele cashflows, is activering een goede keuze omdat het de meest effectieve manier is om het succes van de producten in ontwikkeling te communiceren en zo makkelijker kapitaal te kunnen aantrekken. Ondernemingen met een hoge schuldgraad hebben veel financiële kosten en opname van O&O in het resultaat zal dat resultaat verder onder druk zetten. Dit zijn vaak startende ondernemingen zoals biotechnologische ondernemingen waar de uitgaven van O&O dus nog sterk groeien. Activering zorgt voor een lagere debt-to-equity ratio, waardoor de onderneming goedkoper nieuw kapitaal kan aantrekken. Ondernemingen die succesvoller zijn in hun O&O-activiteiten zullen vaker activeren omdat ze veel goede projecten bezitten die de criteria halen. Ze kunnen dit dan best via activering communiceren.
5.1.2 Variabelen die tot expensing leiden Earnings sign
Size
R&D Intensity
R&D Steady state 20
Winstgevende ondernemingen zullen de uitgaven als kosten boeken om op die manier hun financieel overschot te laten blijken aan investeerders. Grotere ondernemingen zijn vaak matuur, hebben stabiele O&O-uitgaven en kunnen deze zonder problemen opnemen in de kosten. Ondernemingen die veel ervaring hebben met O&O kunnen in het verleden goedkopere methoden ontwikkeld hebben om het succes van hun projecten te communiceren, zonder daarvoor te moeten activeren. Eens ondernemingen een stabiel niveau van O&O hebben bereikt, is het resultaat onder beide methodes hetzelfde. Opname in de kosten vereist dan minder administratie.
20
Volgens Oswald is een onderneming in steady state, rekening houdend met zijn onderzoeks- en ontwikkelingsprogramma‟s in jaar t, wanneer het bedrag van de geactiveerde ontwikkelingskosten gelijk is aan het afschrijvingsbedrag van de immateriële ontwikkelingsactiva.
32
5.1.3 Belang van de activeringsbeslissing Volgens Cazavan-Jeny et al. (2007) zijn het vooral kleinere en minder winstgevende ondernemingen, met een hoge schuldgraad en die minder uitgeven aan O&O, die overgaan tot activering. Afgaand op de situatie waarin ze zich bevindt, moet de onderneming een keuze maken tussen activering en expensing - tenminste als de wetgeving de keuze toelaat -. Deze beleidsbeslissing is zeer belangrijk voor de onderneming. Gezien het feit dat de uitgaven van O&O vaak onvoorspelbaar zijn en afhankelijk zijn van het project zelf, zal men een gladder winstpatroon bekomen indien ze niet in het resultaat geboekt worden. Verder heeft de beslissing ook een invloed op de rendabiliteitsratio‟s zoals ROE en ROA (zie sectie 1.3, p.5). Activering vergroot de gerapporteerde activa van de onderneming, wat leidt tot kleinere solvabiliteitsratio‟s zoals debt-to-assets en debt-to-equity. Op deze manier bezit de onderneming een lager risicoprofiel, waardoor het gemakkelijker is om een lening toegekend te krijgen of nieuw kapitaal te werven (Cazavan-Jeny et al., 2007). 5.2 Kenmerken van de technologie Wyatt (2005) heeft in haar studie bewezen dat de kapitaalstructuur in mindere mate een rol speelt bij de beslissing om al dan niet te activeren. Zij kijkt vooral naar de kenmerken van de technologie die ontwikkeld wordt en identificeerde daarbij de volgende variabelen die een rol spelen bij de beslissing om al dan niet te activeren:
Technologiesterkte: hoe sterker, innovatiever en unieker de ontwikkelde technologie is, hoe groter de potentiële winst zal zijn. Sterkere technologieën zal men dus vaker op de balans zal terugvinden.
Technologiecyclus: als het langer duurt om het product te ontwikkelen, zal men minder geneigd zijn om het op de balans te zetten. Door de grote kloof (timelag) tussen gemaakte uitgaven en verwachte inkomsten wordt het risico op verkeerde voorspellingen en waardeverminderingen van de activa immers groter.
Bescherming van de rechten: als het product gemakkelijker te beschermen is (via patenten ed.), zal men het vaker op de balans zetten. Indien de concurrentie het product niet kan kopiëren, zullen er immers meer toekomstige inkomsten voor de onderneming zelf zijn.
33
6. Aangekochte O&O (IPRD) Aboody en Lev (1999) hebben onderzoek gevoerd naar de voor- en nadelen van het activeren van de ontwikkelingskosten van software onder SFAS nr. 86. Uit de resultaten bleek dat er wel degelijk informatievoordelen volgen uit activering. aangezien de producten eerst getest moeten worden op hun economische en technische haalbaarheid alvorens de gemaakte kosten geactiveerd mogen worden, zorgt dit dus voor een positief signaal. Deng en Lev (2006) onderzochten of deze stelling ook voor aangekochte O&O (IPRD) geldt. IPRD betreft enkel O&O die overgenomen wordt van een andere onderneming (fusies, overnames, ed.). IPRD kwam onder de aandacht van het publiek in het midden van de jaren ‟90, toen vooral grote ondernemingen in high-tech en wetenschappelijke sectoren kleinere spelers wiens grootste waarde in hun producten in ontwikkeling lag begonnen over te nemen. Gemiddeld 72% van de overnameprijs van ondernemingen met een hoge O&O-intensiteit bestond uit IPRD. Na de overname werd de IPRD dan onmiddellijk in de kosten geboekt. Dit gaf deze ondernemingen drie grote voordelen (Deng & Lev, 2006): 1. Stel dat onderneming A onderneming B overneemt voor een bepaald bedrag. Hoe groter de waarde van de IPRD van onderneming B, hoe minder goodwill onderneming A op zijn balans zal moeten zetten. Dit betekent dat in de komende jaren minder afgeschreven moet worden, wat een positief effect heeft op de toekomstige resultaten. 2. De onmiddellijke opname in de kosten van onderneming A zorgt ervoor dat ook op O&O de komende jaren niet zal moeten afgeschreven worden, wat verder bijdraagt aan de toekomstige resultaten. 3. De opname in de kosten van onderneming A zorgt in het jaar van de boeking voor een duidelijke vermindering van het balanstotaal en het eigen vermogen. Hierdoor worden winstgevendheidindicatoren zoals ROA en ROE sterk opgeblazen. In 2004 kwam er vanuit de FASB een initiatief om IPRD te activeren. Daar waren twee redenen voor: 1. Convergentie richting IFRS. 2. FASB nr. 141 stelt dat alle overgenomen activa (dus ook de immateriële activa) op een eerlijke waarde gewaardeerd moeten worden. 34
De resultaten komen overeen met de bevindingen van Aboody en Lev (1999). IPRD is verbonden met de toekomstige opbrengsten van de onderneming, over een periode van minstens drie jaar. Dit duidt op het feit dat investeerders IPRD wel degelijk erkennen als een actief en dat een afschrijvingstermijn van minstens drie jaar moet worden voorzien. IPRD is dus relevant voor de investeerder (Deng & Lev, 2006). De resultaten moeten wel in gemiddelden bekeken worden. Er kunnen zich namelijk gevallen voordoen waarin IPRD niet in staat is om toekomstige inkomsten te genereren, waardoor de IPRD wel als kost zal moeten geboekt worden. Daarom steunen de auteurs het voorstel van de FASB om bij elke individuele overname een impairment test uit te voeren, waarmee de waarde van de IPRD nagegaan wordt (Deng & Lev, 2006). 7. Selectieve activering en managerial discretion 7.1 Keuzevrijheid Chambers et al. (2001) hebben de tradeoff tussen relevantie en betrouwbaarheid onderzocht in het kader van „managerial discretion‟. Na het invoeren van SFAS nr. 2 waren er veel professionelen en academici die voor een minder conservatieve politiek pleitten, omdat ze meenden dat net de vrijheid van keuze die managers hebben, zorgt voor een meer informatieve jaarrekening. Hoe meer investeerders uit de jaarrekening kunnen afleiden, hoe nuttiger het document uiteraard is (Wallman, 1996) (Lev & Zarowin, 1999). Deze vrijheid van keuze voor managers betekent dat naast de beslissing om al dan niet te activeren, er ook een keuze kan gemaakt worden in verband met de afschrijvingsperiode van het geactiveerd bedrag, de waarderingsmethode, de mogelijkheid om de periode later nog te wijzigen,… Deze selectieve activering van O&O-uitgaven zou tot meer relevantie leiden. Daarnaast blijft het wel opletten voor teveel vrijheid. Concreet kan dit aanleiding geven tot manipulatie van de cijfers om een positiever beeld van de werkelijkheid te scheppen (Baber et al., 1991) (Chambers et al., 2001). 7.2 Selectieve activering en verband met relevantie Het hoofddoel van elke wetgeving is steeds de relevantie van de jaarrekening zo groot mogelijk te maken (Chambers et al, 2001). Deze relevantie wordt in het onderzoek van Chambers et al. (2001) bepaald door de aandeelprijs te voorspellen op basis van de financiële 35
rapportering en deze dan te vergelijken met de werkelijke koers. De auteurs beginnen met de simulatie van de inkomsten en de boekwaarde onder een zogenaamde ‘one size fits all’ regel, die ondernemingen verplicht om volledig uniform te werken. Daarna worden alternatieven bekeken die stelselmatig meer vrijheid van keuze in de boekhouding toelaten en wordt er nagegaan of deze tot betere resultaten leiden. Deze alternatieven vergroten de keuzevrijheid via drie criteria:
De maximumperiode waarover de geactiveerde uitgaven afgeschreven moeten worden is vanaf 5 jaar tot oneindig lang. De duur is vrij te kiezen.
De mogelijkheid om de afschrijvingsschema‟s later nog te herzien.
Het gebruik van gedateerde of hedendaagse data om het succes van O&O-projecten te bepalen.
In het onderzoek werden volgende veronderstellingen gemaakt:
Financiële rapporteringen worden hoofdzakelijk gebruikt door investeerders, met het oog op investeringsbeslissingen.
Het nut van de financiële rapportering (inkomsten, boekwaarden en ratio‟s) ligt in de mogelijkheid om te fungeren als waarde-indicatoren waarmee beleidsbeslissingen worden vereenvoudigd.
Onafhankelijk van welke politiek gebruikt wordt, maken ondernemingen dezelfde O&O-beslissingen (financiering, investering, operationeel, ed.).
Aandelenprijzen reflecteren alle publiekelijk beschikbare informatie (semi-sterke efficiëntie).
De resultaten van het onderzoek tonen aan dat meer keuzevrijheid leidt tot significant betere voorspellingen van de koers. Dit pleit dus voor meer vrijheid en afwijken van de standaard. Bovendien zijn deze resultaten bekomen onder verschillende modelleringen van aandelenprijzen. Wel moet steeds met bovenstaande assumpties rekening gehouden worden (Chambers et al., 2001). Ook in vorig onderzoek werd vastgesteld dat enkel selectieve activering voor een duidelijke verbetering kan zorgen in de associatie tussen boekhoudkundige gegevens en aandelenprijzen 36
(Chambers, Jennings en Thompson II, 2000). Dit komt neer op het toelaten van de keuzevrijheid van managers. Via activering van succesvolle projecten moeten ze in staat worden gesteld om de status van hun projecten te communiceren naar het publiek (Chambers, Jennings en Thompson II, 2000). Deze vrijheid is dus een essentieel ingrediënt in een alternatieve O&O-wetgeving. Het precieze voordeel zal echter wel afhangen van de mogelijkheid van auditoren om opportunistisch gebruik van deze vrijheid (earnings management) op te sporen (Chambers et al., 2000). 8. Besluit Concreet betekent dit dat de literatuur tot op heden erop wijst dat activering duidelijke informatievoordelen biedt. Via de methode van selectieve activering wordt aan managers toegelaten de O&O-uitgaven van succesvolle projecten - of toch alleszins projecten waarvan verwacht wordt dat ze succesvol zullen zijn - op de balans te plaatsen. Hierdoor verkleint de informatie-asymmetrie en zal de relevantie van de balans stijgen. Hier dient een voldoende strenge wetgeving mee gepaard te gaan, die voldoende vrijheid geeft, maar anderzijds de mogelijkheden tot manipulatie zoveel mogelijk beperkt.
37
EMPIRISCH ONDERZOEK 1. Hypothesekader: signaling Tot nu toe is er nog maar weinig onderzoek gevoerd naar het activeren van uitgaven van O&O in België. Door middel van empirisch onderzoek zullen we proberen om een antwoord te formuleren op de vraag welke factoren bepalend zijn voor het activeren van uitgaven van O&O. Daarnaast wensen we na te gaan welke factoren bijdragen tot de grootte van het geactiveerd bedrag. Hieronder vindt u een beschrijving van de dataset die we gebruikt hebben om het onderzoek uit te voeren, evenals het theoretisch kader waarin de meeste hypothesen gevormd zijn.
Oswald en Zarowin (2007) merkten op dat er in het Verenigd Koninkrijk veel meer expensers dan activeerders zijn. Dit lijkt er op te duiden dat veel firma‟s de criteria voor activering niet halen en dat bovendien veel managers weigerachtig staan tegenover activering. Dit stellen we zelf ook vast. In onze dataset zitten 219 Vlaamse hoogtechnologische starters die hoofdzakelijk actief zijn in biotechnologie. Van deze ondernemingen zijn er maar 22 die in het jaar van de studie (2003) geactiveerd hebben. De gegevens zijn gebaseerd op een enquête die in het jaar 2003 werd afgenomen, aangevuld met gegevens uit Bel-First.
Aangezien er in de literatuur vaak wordt vermeld dat vooral kleinere, minder mature ondernemingen (Cazavan-Jeny & JeanJean, 2006) (Oswald, 2008) (Aboody & Lev, 1998) (Percy, 2000) uitgaven van O&O zullen activeren, lijkt het ons interessant dit te onderzoeken bij Belgische ondernemingen. De variabelen en hypothesen zijn hoofdzakelijk afgeleid uit een paper van Dennis R. Oswald: “The determinants and value relevance of the choice for accounting for research and development expenditures in the United Kingdom” (2008) en een paper van de auteurs Cazavan-Jeny en JeanJean: “Value relevance for R&D reporting: a signaling interpretation “ (2003). In zijn onderzoek stelt Oswald dat het voornaamste voordeel van activering het vermogen is om waarderelevante informatie in verband met O&O naar investeerders te kunnen communiceren. O&O creëert namelijk activa die in de toekomst inkomsten kunnen genereren. Daarnaast ziet hij activering ook als een manier om de balans en de waarde van het aandeel op te smukken voor ondernemingen met groeiende uitgaven van O&O.
38
Wanneer een onderneming uitgaven kapitaliseert en het bedrag als activa rapporteert in de jaarrekening is dit voor de buitenwereld goed nieuws. De beslissing om te activeren geeft namelijk het signaal dat de geactiveerde uitgaven voordelen zullen opleveren voor de onderneming. Deze voordelen zijn ook meetbaar en zullen gerealiseerd worden in de nabije toekomst (Ahmed & Falk, 2006).
De relatie tussen hoogtechnologische starters en hun externe investeerders heeft vaak te lijden onder problemen van informatie-asymmetrie door het gebrek aan voorgeschiedenis en reputatie van de starters. Externe investeerders en marktanalisten beschikken namelijk niet over relevante data om de slaagkansen van de onderneming te evalueren. In het geval van innovatieve starters is er zelfs geen benchmark om het voorgestelde business plan te evalueren, wat het nog moeilijker maakt om de waarde van de onderneming in te schatten (Backes-Gellner & Werner, 2006). De vraag is dan hoe de ondernemingen dit probleem aanpakken. Hoe zullen ze hun mogelijkheden, hun competenties en de juiste informatie naar de externe omgeving trachten te signaleren? We onderzoeken of dit mogelijk is via O&O. Door de O&O-uitgaven als immateriële vaste activa te beschouwen kunnen de starters immers de verwachte groei communiceren en zich differentiëren van ondernemingen die minder goed presteren (Wyatt, 2005). Verder kunnen de ondernemingen hun geloofwaardigheid signaleren naar de investeerders en zo makkelijker toegang tot extern kapitaal verkrijgen. De mogelijkheid om extern kapitaal op te halen (vb. venture capital) is een sterk signaal over de kwaliteit van de startup (Davila, Foster & Gupta, 2003).
2. Onderzoeksmethodologie
2.1 Dataset De originele dataset bestond uit 219 ondernemingen, maar van vier ondernemingen waren er zeer weinig gegevens beschikbaar. Omdat de ontbrekende gegevens van sommige variabelen niet aangevuld kunnen worden (zie infra p.42) en we bovendien de relevantie in vraag stellen van ondernemingen waarvoor we praktisch alles zelf hebben moeten aanvullen, lijkt het ons beter om deze ondernemingen te verwijderen uit de dataset. De ondernemingen die we verwijderd hebben, zijn de volgende:
39
437416946: Metris Sales Service Europe 448277085: Extended Library Access Solutions 464263972: Phonetic Topographics 476789048: Menhirs
Zo houden we nog 215 ondernemingen over. 2.1.1 Afhankelijke variabelen We gebruiken twee afhankelijke variabelen, die in twee verschillende modellen getest worden. De eerste is Aanschaffing_OO (model 1, zie infra p.46), wat het volledige bedrag is dat de onderneming in het jaar van het interview (2003) heeft geactiveerd. We beschouwen dus enkel het bedrag dat uit de kosten wordt gehaald en op de balans gezet wordt. We houden geen rekening met de afschrijvingen en de boekwaarde van de immateriële vaste activa. Met dit model onderzoeken we welke karakteristieken van de onderneming een invloed uitoefenen op de grootte van het geactiveerde bedrag.
De tweede afhankelijke variabele is dummy_OO (model 2, zie infra p.60). Zoals de naam al zegt is dit een dummy variabele, die 1 is als de onderneming in het jaar van het interview nieuwe uitgaven geactiveerd heeft en 0 als dat niet het geval is. De variabele stelt dus de beslissing om al dan niet te activeren voor en in dit model onderzoeken we de determinanten van de activeringsbeslissing. Omdat hier de afhankelijke variabele een dummy is moeten we werken met een logistische regressie i.p.v. een OLS regressie. 2.1.2 Onafhankelijke variabelen De variabele Debt_equity staat voor de schuldgraad van de onderneming en wordt bekomen door het quotiënt te nemen van de som van alle schulden (handelsschulden, belastingen, bezoldigingen en sociale lasten, overige schulden, financiële schulden) en het kapitaal.
𝐷𝑒𝑏𝑡_𝑒𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦 =
𝑊𝑜𝑟𝑘𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦 + 𝐵𝑎𝑛𝑘𝑙𝑜𝑎𝑛𝑠𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦 𝐶𝑎𝑝𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦
Naast de totale hoeveelheid kapitaal (CapToday) beschikken we ook over de hoeveelheid extern kapitaal (ExtCapToday). Dit is alle kapitaal dat in de onderneming is ingebracht door derden. Daarnaast beschikken we ook over de dummy variabele VC_Today die aangeeft of 40
de onderneming venture capital aangetrokken heeft. Het aantal externe investeerders wordt gegeven door de variabele Pbli2. Omdat we uit de data enkel kunnen afleiden of de onderneming venture capital opgehaald heeft of niet, en niet het exacte bedrag, lijkt de interactie tussen de dummy variabele VC_Today en het totaalbedrag aan extern kapitaal ons een goede benadering voor de hoeveelheid venture capital die de onderneming opgehaald heeft in 2003. Deze interactie duiden we aan met Cap_VC. 𝐶𝑎𝑝_𝑉𝐶 = 𝑉𝐶_𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦 × 𝐸𝑥𝑡𝐶𝑎𝑝𝑇𝑜𝑑𝑎𝑦
RDexp2 zijn de totale uitgaven van de onderneming aan O&O in 2003 en is een benadering voor de onderzoeksintensiteit van de onderneming. Deze variabele had een aantal ontbrekende
waarden,
die we
aangevuld
hebben
volgens sectorgemiddelde. We
veronderstellen dat alle ondernemingen binnen een bepaalde sector een gelijkaardig patroon vertonen wat uitgaven van O&O betreft. Deze stelling kunnen we verantwoorden door het „spillover effect‟ (Lev en Sougiannis, 1996). Ondernemingen proberen namelijk de O&Oactiviteiten van andere ondernemingen binnen dezelfde sector steeds te volgen. Ze doen pogingen om potentiële projecten bij de concurrenten op te pikken en deze kennis over te nemen. Daarvoor moeten ze dan wel hun eigen O&O-activiteiten verhogen. O&O heeft dus twee doelen:
Het ontwikkelen van volledig nieuwe producten.
Het proberen imiteren van bepaalde ontwikkelingen van andere ondernemingen binnen de sector. Dit betekent onder meer het erkennen, verzamelen en gebruiken van kennis van anderen.
Het netto-effect hiervan is dat alle ondernemingen binnen een sector dus ongeveer gelijkaardige O&O-activiteiten zullen ontplooien. Verder waren sommige uitgaven in FTE (full time equivalents) uitgedrukt. Als maatstaaf hebben we 100000 euro voor 1 FTE genomen.
De variabele Inst_link geeft aan waaruit de onderneming ontstaan is. Dit is een categorische variabele met drie mogelijke waarden, die we herschaald hebben naar twee dummy variabelen: Acad_link en Corp_link. 41
Acad_Link 0 1 0
Corp_Link 0 0 1
Inst_Link Independent startup Academic spin-off Corporate spin-off
Tabel 1: Codering van Inst_link
Voor de vorderingen in de productiecyclus gebruiken we drie dummy variabelen: Aproto, Bproto en Product. Aproto staat voor de prille fase van de ontwikkelingsfase, Bproto staat voor een gevorderde fase waar er reeds een prototype aanwezig is. Product betekent dat er reeds een product met succes ontwikkeld is en dat het minstens 1 keer verkocht is.
Rev2 zijn de inkomsten van de ondernemingen in het jaar van het interview. Deze variabele hangt nauw samen met de winstgevendheid, die we meten met de variabele ROA (return on assets). 𝑅𝑂𝐴 =
𝑊𝑖𝑛𝑠𝑡 𝑣𝑎𝑛 ℎ𝑒𝑡 𝑏𝑜𝑒𝑘𝑗𝑎𝑎𝑟 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑎𝑙 𝑑𝑒𝑟 𝑎𝑐𝑡𝑖𝑣𝑎
Months_to_product staat voor het aantal maanden dat de onderneming erover doet om tot een verkoopsklaar product te komen en RPyears is het aantal jaar dat de onderneming al aan het project bezig is. Hoe groter de ervaring met O&O hoe concurrentiëler de startup zal zijn.
De variabelen Pbli2, Rev2, Months_to_product en RPyears hadden wel ontbrekende waarden, maar deze zijn niet aangevuld. Dit komt omdat deze variabelen veel kunnen verschillen tussen ondernemingen onderling, aangezien ze afhankelijk zijn van het succes van de individuele onderneming. 2.1.3 Controlevariabelen Bij het testen van deze hypothesen houden we rekening met de volgende controlevariabelen: FTE2, Age_Months, TechDomain en Subs. Dit zijn variabelen waarvan keer op keer, in diverse studies, vastgesteld werd dat ze een verband vertonen met activering. We zijn dus niet zozeer geïnteresseerd in het formuleren en testen van hypothesen rond deze variabelen, maar we dienen ze wel op te nemen om de correctheid van het model te garanderen. De variabele TechDomain beschrijft tot welke sector de onderneming behoort. Het is noodzakelijk om het effect van de sector te controleren omdat O&O ook sectorspecifiek is 42
(Lev & Sougiannis, 1996). Daarnaast hebben we reeds aangehaald dat de O&O-uitgaven ongeveer gelijk zullen zijn voor de ondernemingen binnen een bepaalde sector (spillover effect). Verder werd ook vastgesteld dat het geactiveerde bedrag en de levensduur van de geactiveerde activa worden beïnvloed door sectorspecifieke elementen (Oswald, 2008). Deze variabele is categorisch. We hebben hem als volgt omgezet naar drie dummy variabelen.
Domain2 0 1 0 0
Domain3 0 0 1 0
Domain4 0 0 0 1
Techdomain Biotech Hardware/micro-electronics IT Other
Tabel 2: Codering van Techdomain
De variabele Age_months is de bestaansduur van de onderneming op het moment van het interview in het jaar 2003. Hoe langer de onderneming bestaat, hoe minder ze zal activeren. Meer mature ondernemingen geven minder uit aan O&O en zullen vaak ook winstgevender zijn, waardoor ze het zich makkelijker kunnen permitteren om hun O&O-uitgaven in de kosten op te nemen. Jongere ondernemingen daarentegen hebben meer groeipotentieel, investeren meer in O&O en zullen vaker hun O&O-uitgaven activeren (Tutticci, Krishman, Percy, 2007).
Ook Oswald & Zarowin (2007) vermelden in hun onderzoek dat expensers vaak grotere en meer mature ondernemingen zijn terwijl activering vooral voorkomt in jonge startbedrijven (early life cycle firms). Deze ondernemingen zijn ook veel meer gefinancierd met vreemd vermogen en hebben vaak een grotere O&O-intensiteit. Deze verklaring sluit ook naadloos aan bij de laatste controlevariabele FTE2. Dit is de grootte van de onderneming uitgedrukt in full time equivalents. In de meeste gevallen besteden grotere ondernemingen een aanzienlijk deel van hun O&O-budget aan basisonderzoek, met de bedoeling om concurrentieel te blijven t.o.v. nieuw opkomende starters. Deze kosten komen overeen met de definitie „kosten basisonderzoek‟ die in IAS 38 en SFAS 2 gedefinieerd zijn en dienen in de resultatenrekening geboekt te worden (Cazavan-Jeny & JeanJean, 2003).
43
Subs zijn de subsidies die de onderneming tot hiertoe heeft opgehaald. Ondernemingen die steun van de overheid verworven hebben, zijn geneigd om andere methodes (dus geen activering) te gebruiken om de informatie omtrent O&O naar de buitenwereld te communiceren. Ondernemingen die steun van de overheid krijgen, hebben meestal langlopende O&O-projecten (>5 jaar) en besteden het grootste deel van hun budget aan (risicovol) basisonderzoek. In dit geval zou het niet winstgevend zijn om de uitgaven te activeren, gezien de grotere kloof tussen inkomsten en uitgaven (zie supra p.33).
De variabelen FTE2 en Subs hadden redelijk wat ontbrekende waarden. We hebben deze twee variabelen aangevuld volgens sectorgemiddelde en wel om volgende redenen:
FTE2 is het aantal werknemers van de onderneming, uitgedrukt in full time equivalents. We gebruiken deze variabele als benadering voor de grootte van de onderneming. Gezien het feit dat het hier allemaal om high tech starters gaat, zal er geen significant groot verschil tussen de ondernemingen zijn. Daarom lijkt het sectorgemiddelde ons een goede benadering.
Subs is het bedrag aan subsidies dat de onderneming ontvangt van de overheid. De groei van de kenniseconomie ontstaat uit langdurige innovatie. Hier maken we de veronderstelling dat de overheid de O&O-activiteiten steunt in verschillende sectoren en dat om het bestaan van gezonde concurrentie en het innovatienetwerk te verzekeren, de subsidies die verschillende ondernemingen binnen dezelfde sector ontvangen bij benadering gelijk zijn. 2.1.4 Significantieniveau Zoals reeds vermeld in de inleiding voerden we een onderzoek naar de factoren die de activeringsbeslissing en het te activeren bedrag beïnvloeden. Dit deden we door middel van een cross-sectie analyse. Het hoofddoel van het onderzoek is het construeren van modellen die ons moeten toelaten om de activeringsbeslissing en het geactiveerde bedrag te voorspellen voor ondernemingen met kenmerken gelijkend op die in de dataset. We zullen onze conclusies trekken op het 5%-significantieniveau, maar we zullen ook steeds de p-waarden rapporteren, zodat alle lezers dit 5%-niveau naar eigen inzicht kunnen verstrengen of versoepelen. Daarnaast willen we ook onderzoeken of de bevindingen uit de literatuur eveneens terug te vinden zijn bij de bedrijven uit onze dataset.
44
2.1.5 Transformaties Om een goed verklarend model te bekomen, is de normaliteit van de storingstermen een belangrijke eis bij OLS (Ordinary Least Squares) regressie. Dit begint reeds bij de verdelingen van de continue variabelen. Dat zijn in deze dataset Age_months, FTE2, Subs, ExtCapToday, Cap_VC, RDexp2, Rev2 en Months_to_product. Om de normaliteit van de storingstermen te verbeteren, zou het helpen om de continue variabelen die niet normaal verdeeld zijn te transformeren door de logaritme ervan te nemen. We hebben een univariate analyse van deze variabelen uitgevoerd met als doel afwijkingen van de normaliteit te testen. Via de Jarque-Bera teststatistiek kunnen we zien of een variabele al dan niet normaal verdeeld is en of een logaritmische transformatie de normaliteit verbetert. We dienen wel te vermelden dat er observaties verloren zullen gaan door de transformatie. Het is namelijk enkel mogelijk om logaritmes te nemen van strikt positieve getallen. Uiteindelijk komen we tot de vaststelling dat het interessant is om voor de variabelen FTE2, ExtCapToday, Cap_VC, RDexp2 en Rev2 de logaritme te nemen.
45
Jarque-
Variabele
Bera
P-waarde
Aantal observaties
Age_months
19,62
0,000055
215
LN_Age_months
21,75
0,000019
215
FTE2
41642
0,000000
215
LN_FTE2
1,98
0,372141
209
Subs
97656
0,000000
215
LN_Subs
253,11
0,000000
120
ExtCapToday
107111
0,000000
213
LN_ExtCapToday
1,20
0,550007
137
Cap_VC
121881
0,000000
213
LN_Cap_VC
20,60
0,000034
137
RDexp2
98092
0,000000
214
LN_RDexp2
49,33
0,000000
195
Rev2
13794
0,000000
185
LN_Rev2
6,79
0,033618
168
Months_to_product
25,77
0,000003
207
LN_Months_to_product
92,93
0,000000
198
Tabel 3: Logaritmische transformaties
3. Model 1: Aanschaffingswaarde van O&O
In dit model gaan we na welke factoren een invloed hebben op de grootte van het O&Obedrag dat de ondernemingen activeren. 3.1 Hypothesen en hun richting In het volgende stuk wordt er een overzicht gegeven van de hypothesen die we opgesteld hebben en de controlevariabelen. De hypothesen worden ondersteund door de signaling theorie en de controlevariabelen hebben we afgeleid uit het literatuuronderzoek.
46
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het geactiveerde bedrag zal zijn.
De uitgaven van O&O geven een idee van de onderzoek- en ontwikkelingsintensiteit. Managers van ondernemingen met een groot engagement in O&O zullen namelijk hun succes via activering naar de buitenwereld communiceren (Oswald, 2008). Lev & Zarowin (1999) stelden vast dat het risico op mislukken voor verschillende O&O-projecten gezamenlijk veel lager is. We kunnen met andere woorden stellen dat hoe intensiever de O&O-activiteiten zijn, hoe groter de kans is dat er succesvolle projecten bijzitten die aan de criteria voor activering zullen voldoen. Ook Percy (2000) kwam tot de vaststelling dat onderzoeksintensieve ondernemingen vaak voor selectieve activering kiezen. We voorspellen dus een positieve relatie tussen RDexp2 en het geactiveerde bedrag. Grotere uitgaven zullen namelijk sneller geactiveerd worden omdat ze een negatieve druk op het resultaat zetten.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner het geactiveerde bedrag wordt.
De variabele Months_to_product is een benadering voor de technologiecyclus. De technologiecyclus staat voor de tijd die nodig is om van een idee tot een verkoopsklaar product te komen. Deze periode is sectorspecifiek en kan tussen de verschillende sectoren sterk uiteenlopen. In de farmaceutische industrie bijvoorbeeld kan de technologiecyclus gemakkelijk tot 14 jaar oplopen (Healy et al., 2002) terwijl een nieuw softwareprogramma op minder dan een jaar kan ontwikkeld worden. De cyclustijd wordt onder andere bepaald door de specifieke technische kennis die vereist is voor een bepaald domein, de vraag naar bepaalde technologieën en de wetten en regels waaraan een gebruiksklaar product moet voldoen. Geneesmiddelen moeten bijvoorbeeld goedgekeurd worden door de Food and Drug Administration.
Als de cyclustijd daalt, wordt de investering een stuk intensiever: het bedrag wordt immers op een kortere termijn geïnvesteerd. Dit leidt dus tot een grotere jaarlijkse investering. Een kortere technologiecyclus verkleint ook de tijdsdilatatie tussen de investeringen en de toekomstige inkomsten, die daardoor minder onzeker worden. Doordat de kloof tussen gemaakte uitgaven en verwachte inkomsten kleiner wordt, is de kans op eventuele 47
waardeverminderingen van de immateriële activa ook kleiner. Met andere woorden hoe langer de cyclus duurt, hoe groter de kans op mislukking van het project. We voorspellen dus een negatieve relatie tussen Months_to_product en het geactiveerde bedrag.
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn.
In de vroege stadia van de ontwikkelingsfase worden de meeste kosten gemaakt, zonder een goed zicht te hebben op de toekomstige inkomsten. Hier hebben de ondernemingen ook een grote nood aan kapitaal. Door de uitgaven te activeren, maakt de onderneming informatie omtrent het project bekend en signaleert ze succes aan de buitenwereld. Zo stijgt de waarde en de geloofwaardigheid van de onderneming en wordt het negatieve effect op het resultaat ook gedeeltelijk weggewerkt. Daarnaast wordt de toegang tot extern kapitaal ook groter.
We voorspellen een negatieve relatie tussen het geactiveerde bedrag en Aproto. Deze veronderstelling geldt ook voor Bproto. Als deze dummies de waarde 1 aannemen, betekent dit immers dat de onderneming al verder gevorderd is in het ontwikkelingsproces.
Van de 22 activeerders in de dataset zijn er 14 ondernemingen die al een product ontwikkeld hebben. De data van die ontwikkelingen staan in tabel 4. We verwachten dat ondernemingen die in het verleden reeds een succesvol product ontwikkeld hebben, hun nieuwe O&Ouitgaven voor andere producten sneller zullen activeren omdat ze al de reputatie van succesvolle ontwikkelaar verworven hebben. Dit betekent dus een positieve relatie tussen Product en het geactiveerde bedrag. Een descriptieve analyse van de dataset lijkt deze hypothesen te bevestigen (tabel 5).
48
Onderneming BEST Brains in Motion Integri Aquanta networks Datacenter Technologies Epiq/Sensornite Business Architects Vandenborre Technologies Medibridge Soltech Financial architects Data4s Dakota Coatings Eyetronics Streamcase
Datum van productontwikkeling Maart 1997 September 2000 1998 December 2002 Maart 2003 Januari 2002 Januari 2002 1999 1996 Juli 1989 Januari 2001 Juni 2000 Januari 1995 Januari 1999 Februari 2001
Tabel 4: Activeerders die reeds producten ontwikkeld hebben
Activeerders (22) Expensers (193)
α-prototype 72,7% 72%
β-prototype 63,6% 66,8%
Product 68,1% 60,1%
Tabel 5: Procentueel verschil tussen expensers en activeerders
Zoals tabel 5 aantoont, hebben de activeerders in het verleden meer succesvolle producten ontwikkeld dan de expensers. Zo kunnen we stellen dat Product naast een eindpunt van een ontwikkelingscyclus ook een nieuw begin inluidt. De vooruitgang staat immers niet stil en als een onderneming concurrentieel wil blijven moet ze voortdurend blijven vernieuwen. In de verdere ontwikkelingscycli zal de onderneming echter meer kunnen activeren omdat ze de reputatie van succesvolle ontwikkelaar al verworven heeft.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
De meeste bedrijven in de dataset zijn niet beursgenoteerd. Het ophalen van extern kapitaal verloopt anders bij niet-beursgenoteerde ondernemingen dan bij beursgenoteerde, gezien het gebrek aan materiële activa en het hoge risico. Het ophalen van extern kapitaal en in het bijzonder van venture capital is echter wel cruciaal om de groei van de onderneming te 49
verzekeren. We verwachten een negatieve relatie tussen het aantal externe investeerders en het geactiveerde bedrag. Wanneer de onderneming een grote nood heeft aan extern kapitaal, m.a.w. weinige externe investeerders heeft, zal de onderneming meer activeren om makkelijker toegang tot extern kapitaal te verkrijgen. Zodra de onderneming voldoende kapitaal opgehaald heeft zal ze de informatie over O&O eerder op een andere manier naar de buitenwereld communiceren. Er zijn namelijk ook kosten geassocieerd met activering. Ten eerste moeten managers afwijken van de voorkeuren van analisten. Ten tweede zijn er ook meer kosten voor het bijhouden van alle informatie en het inschatten van het geactiveerde bedrag (Oswald 2008). Vaak is het zo dat wanneer ondernemingen voor activering opteren, hun door de externe auditoren wordt opgelegd om de jaarrekening te herzien (Tutticci, Krishnan, Percy, 2006). We gebruiken 4 variabelen om deze hypothese te testen: ExtCapToday, VC_Today, Cap_VC en Pbli2.
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch instituut of van een reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een gelijkaardige independent startup.
Spin-offs van academische instituten en reeds gevestigde ondernemingen hebben hun potentieel reeds bewezen. We verwachten dus dat deze ondernemingen grotere bedragen zullen activeren. Deze ondernemingen krijgen nog steeds steun van de universiteiten of ondernemingen waaruit ze ontstaan zijn, wat een positief effect op hun reputatie heeft. Ze bezitten ook vaak radicaal innovatieve producten, die interessant genoeg waren om een aparte entiteit op te richten. Door de activering zullen ze hun reputatie en mogelijkheden naar de buitenwereld communiceren. Op deze manier wordt hun geloofwaardigheid bij externe investeerders vergroot.
Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is worden er minder kosten geactiveerd.
RPyears is het aantal jaar dat de onderneming al met het project bezig is. Hoe langer het project van de onderneming bestaat, hoe minder kosten er geactiveerd zullen worden. Zoals reeds vermeld is activering niet de goedkoopste methode om informatie naar de markt te communiceren. Een onderneming die reeds lang met een bepaald project bezig is, kan meer 50
ervaring hebben in het omgaan met O&O en kan al goedkopere methoden ontwikkeld hebben om de informatie naar de buitenwereld te communiceren. 3.2 Opbouw van het model Endogeniteitsproblemen: Endogeniteit betekent dat er sprake is van een wederzijdse beïnvloeding tussen de afhankelijke variabele en de onafhankelijke variabele. Op basis van de literatuurstudie kunnen we besluiten dat het geactiveerde bedrag op zijn beurt ook een invloed op de schuldgraad (Debt_equity), de inkomsten (Rev2) en de winstgevendheid (ROA) van de onderneming zal uitoefenen.
Ondernemingen met een hoge schuldgraad kunnen activeren om makkelijker toegang tot extern kapitaal te verkrijgen. Hierdoor vergroot hun kapitaalbasis, waardoor de schuldgraad kleiner wordt.
Rev2 en ROA worden ook verwijderd omwille van hetzelfde endogeniteitsprobleem. Meer inkomsten leiden tot minder activering, omdat ondernemingen in die situatie willen bewijzen dat ze rendabel zijn. Hierdoor zijn er in dat boekjaar natuurlijk meer kosten, omdat een deel van de uitgaven niet geactiveerd wordt, maar wel in de kosten geboekt. Dit heeft dan ook een invloed op de winst, die kleiner wordt. Meer inkomsten leiden dus tot minder activering, wat een stijging van de kosten betekent, wat leidt tot winstdalingen, wat op zijn beurt weer meer activering betekent. We zien dus duidelijk het wederzijdse verband tussen de afhankelijk en de onafhankelijk variabele.
In tegenstelling tot in model 2 worden deze drie variabelen hier niet onderzocht omwille van deze wederzijdse beïnvloeding. In model 2 gaat het immers over de determinanten van de activeringsbeslissing en zonder gegevens over het geactiveerde bedrag is er dus geen terugkoppeling naar de onafhankelijke variabelen.
Schatting van het model: We willen tot een goed model komen voor ons onderzoek door middel van een lineaire regressie. Daarvoor gebruiken we de enter methode om het model op te bouwen. Dit laat ons toe om zelf variabelen toe te voegen of weg te laten om de significantie van het model te 51
verbeteren. We beschouwen een variabele als significant als zijn p-waarde kleiner is dan 5%. Na elke regressie hebben we gecontroleerd of er een multicollineariteitsprobleem was door naar de VIF 21 te kijken. Wanneer de VIF van een variabele in het model de waarde 10 overschrijdt, is er een multicollineariteitsprobleem en moet de variabele uit het model verwijderd worden. Daarnaast wordt er gestreefd naar een zo hoog mogelijke adjusted R² en een significante F-statistiek. Na het bepalen van de hoofdeffecten bekijken we ook nog enkele mogelijke interactietermen. Alle relevante outputs voor de opbouw van het model bevinden zich in appendix A.
Na de eerste regressie waarbij alle variabelen in het model opgenomen zijn, merken we een lage adjusted R² op. ExtCapToday en Cap_VC kunnen bovendien niet samen in het model opgenomen worden omwille van de multicollineariteitsproblemen (Output 1). We testen 2 modellen uit waarbij we deze variabelen om de beurt weglaten. We komen tot de conclusie dat we het beste model krijgen als we ExtCapToday uit het model verwijderen en Cap_VC behouden (Output 2).
De volgende stap is nagaan of het introduceren van de logaritmes (zie supra p.45) een verbetering van het model betekent. Dit blijkt inderdaad zo te zijn, omdat na de vervanging van FTE2, Cap_VC en RDexp2 door hun respectievelijke logaritmes de adjusted R² telkens is vergroot (Output 3). Er duiken echter wel opnieuw multicollineariteitsproblemen op, deze keer tussen VC_Today en LN_Cap_VC. De vraag is of we best VC_Today uit het model verwijderen of gewoon verder werken met Cap_VC en VC_Today. Na het testen van beide modellen is het duidelijk dat het model met LN_Cap_VC en zonder VC_Today de beste adjusted R² levert (Output 4).
Vervolgens proberen we de adjusted R² te verhogen door telkens de minst significante variabele uit het model te verwijderen. Als na het verwijderen van een insignificante variabele echter blijkt dat de adjusted R² gedaald is, voegen we hem terug toe aan het model. Het beste model wordt verkregen door Age_months, Months_to_product en Corp_link te schrappen (Output 5). Hierna is het niet meer mogelijk om het model te verbeteren door variabelen te schrappen.
21
Variance Inflation Factor
52
Dit model trachten we verder nog te verbeteren door er kwadratische effecten aan toe te voegen. We zien dat het toevoegen van Subs² en LN_RDexp2² het model significant verbetert (Output 6). Het probleem dat hier dan opnieuw opduikt is multicollineariteit tussen de enkelvoudige en de kwadratische termen van deze variabelen. Een oplossing hiervoor is het centreren van de continue onafhankelijke variabelen in de dataset: 𝑋𝑔𝑒𝑐𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑒𝑟𝑑 = 𝑋 − 𝐸[𝑋]
Dit betekent dat van elke observatie het gemiddelde van de variabele afgetrokken wordt. Na deze transformatie is het gemiddelde van de continue variabelen 0. Dit vergemakkelijkt ook de interpretaties. Voor sommige variabelen is het immers weinig zinvol om een waarde van 0 te beschouwen, terwijl een nulwaarde voor een gecentreerde variabele gewoon betekent dat deze observatie op „gemiddeld niveau‟ is. Na deze remediëring blijkt echter dat Subs² nog steeds een te grote VIF heeft en we verwijderen hem dus opnieuw uit het model. Zo bekomen we een significant hoofdmodel met een adjusted R² van 0,176 (Output 7).
Voor we de bespreking van de coëfficiënten aanvatten proberen we nog zoveel mogelijk OLS assumpties te controleren. Hier worden we echter geconfronteerd met de beperkingen van de dataset.
Normaliteit van de residuen: We zien duidelijk een afwijking van de normaliteit (Output 8). Dit patroon komt echter door het feit dat er zoveel expensers aanwezig zijn, die duidelijk de activeerders overtreffen in aantal. De expensers hebben allemaal een residu dichtbij 0, waardoor we teveel kleine afwijkingen van het gemiddelde hebben en te weinig grote. Dit zorgt dus voor een afwijking van de normaliteit. Daaruit kunnen we afleiden dat we best geen betrouwbaarheidsintervallen opstellen voor de coëfficiënten, omdat die expliciet uitgaan van een normale verdeling.
Correcte specificatie: Het patroon in de figuur van Output 9 duidt normaal gezien op een misspecificatie. In ons geval kunnen we echter argumenteren dat de dominantie van de expensers, die als waarde voor de afhankelijk variabele 0 hebben, zorgt voor dit patroon. Immers, hoe groter de voorspelde waarde 𝑌, hoe kleiner de residu. Als bijvoorbeeld de voorspelde waarde voor een 53
expenser 𝑌 = 2 is, dan is het residu -2. Vandaar dat de grafiek een rechte vertoont met richtingscoëfficient -1.
Door het feit dat er te weinig activeerders zijn, hebben we dus geen remediëring beschikbaar voor deze afwijkingen. Wat de outliers betreft (residu meer dan 2 standaardafwijkingen van het gemiddelde verwijderd) hebben we besloten om ze in het model te houden omdat een verwijdering van deze observaties het model verslechtert, zelfs in die mate dat de F-statistiek niet langer significant is. Wanneer we naar de partiële plotjes kijken (Output 10), kunnen we vaststellen dat er geen patronen aanwezig zijn, wat betekent er geen sprake is van heteroscedasticiteit.
3.3 Bespreking van de resultaten Al de resultaten die hier besproken worden zijn terug te vinden in Output 11.
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het geactiveerde bedrag zal zijn.
Zowel de variabele LN_RDexp2 als de kwadratische term vertonen een negatieve coefficient, wat het tegenovergestelde is van wat we verwachten. De kwadratische term zal er zelfs voor zorgen dat het negatieve effect nog versterkt wordt wanneer de uitgaven van O&O toenemen. Deze resultaten zijn echter niet significant op het 5% significantieniveau, met p-waarden van respectievelijk 54% en 18,7%. We kunnen dus geen significante conclusies trekken wat betreft het verband tussen O&O-intensiteit en het geactiveerde bedrag.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner het geactiveerde bedrag wordt.
Gezien het feit dat de variabele Months_to_product het model verslechtert en een hoge insignificantie heeft, hebben we deze uit het model verwijderd. We hebben dus geen bewijs voor deze hypothese gevonden in het model.
54
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn. De vaststelling of er al dan niet een α- of β-prototype aanwezig is in de onderneming duidt op vooruitgang in de ontwikkelingscyclus. Als deze dummies de waarde 1 aannemen betekent dit dat op een gegeven moment de onderneming een bepaald prototype ontwikkeld heeft. Het model bevestigt onze verwachtingen wat betreft deze variabelen. Wanneer de onderneming reeds een α-prototype ontwikkeld heeft, wordt er 712811,149 euro minder geactiveerd. Dit is siginifcant op het 5% significantieniveau, want de eenzijdige test 𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft een p-waarde van 2,7%. Als de onderneming ook een β-prototype ontwikkeld heeft, zal er bovendien nog eens 363514,941 euro minder geactiveerd worden. Dit is echter niet significant op het 5% significantieniveau. De eenzijdige test 𝛽𝐵𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft een p-waarde van 15,5%. Als de dummy Product 1 wordt, zal er 987777,055 euro meer geactiveerd worden. Als we testen of 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 > 0 vinden we een p-waarde van 0,15%. Dit is dus het sterkste effect van de drie. Ondernemingen die al een goede reputatie verworven hebben door de ontwikkeling van succesvolle producten, kunnen dus wel degelijk bij het begin van een nieuwe cyclus meer uitgaven activeren om hun succes te signaleren en hun geloofwaardigheid te versterken bij externe investeerders.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
Zoals reeds vermeld, hebben we ExtcapToday en VC_Today uit het model moeten verwijderen wegens multicollineariteitsproblemen. Wat venture capital betreft (Cap_VC) zien we echter dat de resultaten van het model overeen stemmen met onze vooropgestelde hypothese. De coëfficiënt van LN_Cap_VC is wel degelijk negatief, maar niet significant op het 5%-niveau. De eenzijdige test 𝛽𝐿𝑁_𝐶𝑎𝑝 _𝑉𝐶 < 0 levert een p-waarde van 17,3%. Wanneer we naar het aantal investeerders kijken, zien we zelfs een positief effect. Per extra investeerder zal de onderneming 107367,414 euro meer activeren. Dit resultaat is echter niet significant verschillend van 0 op het 5%-niveau, met een p-waarde van 11,1%. We kunnen dus geen significante conclusies trekken wat betreft het verband tussen externe investeerders, venture capital en het geactiveerde bedrag. 55
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch insitituut of van een reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een gelijkaardige independent startup.
Er is geen bewijs gevonden wat Corp_link betreft, gezien het feit dat deze variabele sterk insignificant was en het model verslechterde. De resultaten betreffende Acad_link stemmen echter wel overeen met onze hypothese. Een onderneming die ontstaan is uit een academisch instituut zal 574001,736 euro meer activeren dan een overigens perfect gelijkaardige independent startup. Dit resultaat is significant op het 5%-niveau, met een p-waarde van 1,6% voor de test 𝛽𝐴𝑐𝑎𝑑 _𝑙𝑖𝑛𝑘 > 0. Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is, worden er minder kosten geactiveerd.
Het model voorspelt hier het tegenovergestelde van wat we verwachten: wanneer de duur van het project met 1 jaar toeneemt (dus een toename van RP_years) zal er juist meer geactiveerd worden (5267,123). Dit resultaat is echter niet significant verschillend van 0 op het 5%niveau, met een p-waarde van 73,7%. 3.4 Interactietermen Bij de bespreking van het hoofdmodel hebben we vastgesteld dat sommige conclusies tegengesteld waren aan onze verwachtingen. We vermoeden dat dit te wijten zou kunnen zijn aan het ontbreken van significante interactietermen in het model. Na het toevoegen van significante interacties (Output 12) is het model inderdaad verbeterd.
OLS assumpties: Over de normaliteit van de residuen en correcte specificatie van het model kunnen we dezelfde conclusies trekken als in het hoofdmodel (Output 13). Er zijn dus afwijkende patronen, maar deze zijn inherent aan de structuur van de dataset. In de partiële plots (Output 14) is nu wel een patroon te vinden bij één van de interactietermen, nl. acadsubs - dit is Acad_link*Subs - wat duidt op heteroscedasticiteit. Hierdoor kunnen we besluiten dat het beter is om deze variabele opnieuw uit het model te verwijderen. Daarna komen we tot de resultaten beschreven in 3.5. 56
3.5 Bespreking van de resultaten Alle resultaten die hier worden besproken worden zijn terug te vinden in Output 15.
Hypothese 1: Hoe meer een onderneming in O&O investeert (RDexp2), hoe groter het geactiveerde bedrag zal zijn.
Na het toevoegen van de interactietermen, merken we op dat de resultaten omtrent de O&Ointensiteit nog steeds niet significant zijn, met p-waarden van 83,4% en 87,4%. Een vaststelling is wel dat de coëfficient van de kwadratische term nu wel positief geworden is. Dit betekent dat wanneer een voldoende grote O&O-intensiteit bereikt is, de kwadratische term zal doorwegen op de lineaire term en aldus een positieve invloed zal uitoefenen op het geactiveerde bedrag. Maar zoals reeds gezegd is dit niet significant op het 5%-niveau en kunnen we dus ook geen conclusies trekken wat betreft het verband tussen O&O-intensiteit en het geactiveerde bedrag.
Hypothese 2: Hoe langer het duurt om tot een verkoopsklaar product te komen, hoe kleiner het geactiveerde bedrag wordt.
Bij het toevoegen van interacties wordt het hoofdmodel niet meer gewijzigd, dus we kunnen nog steeds geen conclusies trekken over deze hypothese.
Hypothese 3: Als de onderneming zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsfase van een product bevindt, zal het geactiveerde bedrag groter zijn.
Ook na het toevoegen van de interacties blijken onze verwachtingen juist te zijn. Wanneer de onderneming nog nergens staat in zijn ontwikkelingen, is het management geneigd om grotere bedragen te activeren. De ontwikkeling van een α-prototype zorgt voor een vermindering van het geactiveerde bedrag met 727282,218 euro wat significant is op het 5%-niveau. De eenzijdige test 𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 heeft een p-waarde van 2,4%. De ontwikkeling van een βprototype vermindert het geactiveerde bedrag nog eens met 117373,075 euro. Dit is echter nog steeds niet significant met een p-waarde van 36,7% voor de test 𝛽𝐵𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0.
57
Als de dummy variabele Product 1 wordt, zal de onderneming 767195,831 euro extra activeren. Net zoals in het hoofdmodel is dit significant op het 5%-niveau: de test 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 > 0 heeft een p-waarde van 0,8%. Nog steeds is dit het sterkste effect van de drie. Bovendien hebben we een - weliswaar niet significante - interactieterm die dit effect nog versterkt: als de onderneming reeds een product ontwikkeld heeft zal ze per extra externe investeerder nog eens 67793,926 euro extra activeren. Blijkbaar dragen de externe investeerders voor deze ondernemingen dus positief bij aan hun reputatie en wil de onderneming dit signaleren via activering. Dit resultaat is echter wel niet significant verschillend van 0 met een p-waarde van 50%.
Hypothese 4: Hoe minder externe investeerders en hoe kleiner het externe kapitaal van de onderneming, hoe groter het geactiveerde bedrag.
We kunnen hier besluiten dat we geen significante resultaten gevonden hebben wat het ophalen van extern kapitaal en het aantrekken van externe investeerders betreft. LN_Cap_VC en Pbli2 zijn nog steeds niet significant op het 5%-niveau, met p-waarden van respectievelijk 57,4% en 94,1%. Er zijn ook twee interactietermen met Pbli2 opgenomen in het model omdat ze de adjusted R² verbeteren, maar ze zijn niet significant en er zijn dus ook geen conclusies uit te trekken op het 5%-significantieniveau.
Hypothese 5: Indien de onderneming een spin-off is van een academisch insitituut of van een reeds gevestigde onderneming, zal het geactiveerde bedrag groter zijn dan bij een gelijkaardige independent startup.
Acad_link blijft significant op het 5%-niveau na het toevoegen van de interacties. Ondernemingen ontstaan uit academische instituten zullen gemiddeld 797426,820 euro meer activeren. De eenzijdige test 𝛽𝐴𝑐𝑎𝑑 _𝑙𝑖𝑛𝑘 > 0 heeft een p-waarde van 0,4%. Er is nu wel een significante interactieterm bijgekomen van Acad_link met LN_RDexp2². We hebben hier dus te maken met twee verschillende effecten die een positieve invloed uitoefenen op het geactiveerde bedrag (origine en O&O-intensiteit, repectievelijk wel en niet significant) die wanneer ze samen aanwezig zijn elkaar gedeeltelijk opheffen. De eenzijdige test 𝛽𝑎𝑐𝑎𝑑𝑅𝐷𝑒𝑥𝑝
22
< 0 heeft een p-waarde van 3% en is dus significant op het 5%-niveau. Dit
betekent concreet dat het geactiveerde bedrag voor onderzoeksintensieve ondernemingen die 58
ontstaan zijn uit een academisch instituut lager zal zijn dan de som van de geactiveerde bedragen voor onderzoeksintensieve ondernemingen en ondernemingen die ontstaan zijn uit een academisch instituut.
Hypothese 6: Indien de onderneming langer met het project bezig is, worden er minder kosten geactiveerd.
Het model voorspelt nu wat we verwachten: de coëfficiënt is negatief geworden. Wanneer de duur van het project met 1 jaar toeneemt zal er 3638,4 euro minder geactiveerd worden. Dit resultaat is echter niet significant op het 5%-niveau. De p-waarde voor de eenzijdige test 𝛽𝑅𝑃𝑦𝑒𝑎𝑟𝑠 < 0 bedraagt 41,4%.
3.6 Conclusie: In dit model onderzochten we welke factoren een invloed hebben op de hoeveelheid O&Ouitgaven die ondernemingen activeren. We deden dit aan de hand van een lineaire regressie (OLS), toegepast op gegevens van 215 hoogtechnologische starters in het jaar 2003. De onderzoeksresultaten wijzen uit dat vooral reputatie een positieve invloed heeft op het geactiveerde bedrag.
We vonden een significante positieve associatie tussen zowel afkomst uit een academisch instituut (Acad_link) als bewezen ontwikkelingscapaciteiten (Product) en het geactiveerde bedrag. De voortgang in de ontwikkelingscyclus daarentegen is significant negatief gecorreleerd met het geactiveerde bedrag.
We konden geen sluitend bewijs vinden voor een verband tussen het geactiveerde bedrag en de looptijd van het project, de onderzoeks- en ontwikkelingsintensiteit, het externe kapitaal of de duur van de ontwikkelingscyclus.
59
4. Model 2: de keuze van het verwerken van O&O
In dit model trachten we na te gaan welke factoren een bijdrage leveren tot de beslissing om O&O-uitgaven al dan niet te activeren. 4.1 Hypothesen en hun richting Zoals reeds vermeld formuleren we onze hypothesen op basis van de signaling theorie. 13 variabelen werden onderzocht.
Hypothese 1: Hoe hoger de schuldgraad (Debt_equity) van de onderneming, hoe meer de onderneming zal opteren om O&O te activeren.
Managers van ondernemingen met een hoge schuldgraad zullen geneigd zijn om voor activering te kiezen, gezien het feit dat dit de kosten kunstmatig verlaagt. Hierdoor krijgen de ondernemingen opnieuw ruimte om leningen aan te gaan. Vooral ondernemingen met een schuldgraad die te dicht bij hun grens van leningsvoorwaarden (loan restrictions) komt, zullen hun uitgaven gaan activeren, wat hun eigen vermogen en inkomsten verhoogt (Oswald, 2008) (Cazavan-Jeny en JeanJean, 2003).
Hypothese 2: Winstgevende ondernemingen (ROA en Rev2) zijn geneigd om de uitgaven van O&O als kosten te boeken.
We voorspellen hier een negatieve relatie. Winstgevende ondernemingen zijn minder geneigd om de uitgaven van O&O te activeren omdat ze hun positieve resultaten aan investeerders willen laten blijken. Tevens willen ze niet het risico lopen dat analisten hun inkomsten als minderwaardig bestempelen tegenover gelijkaardige ondernemingen die niet activeren (Oswald, 2008) (Cazavan-Jeny en JeanJean, 2003). De winstgevendheid van de onderneming bepalen we met de variabele ROA. De inkomsten (Rev2) zijn uiteraard sterk gerelateerd aan de winst en daarom onderzoeken we ook die variabele in het kader van deze hypothese.
60
Hypothese 3: Ondernemingen met een grote O&O-intensiteit (RDexp2) opteren voor activering.
Zoals uitgelegd in hypothese 1 van model 1 (zie supra p.47) zullen ondernemingen met veel aandacht voor O&O een grotere kans hebben om succesvolle producten te ontwikkelen. Door die kleinere onzekerheid omtrent toekomstige inkomsten, zullen de managers van die ondernemingen voor activering kiezen (Aboody & Lev, 1998). Dit is enerzijds om hun succes en hun vertrouwen in het project naar de investeerders te communiceren en anderzijds om de geboekte inkomsten te verhogen.
Hypothese 4: Hoe korter de technologiecyclus (Months_to_product) van een bepaald product, hoe groter de kans dat de O&O-uitgaven geactiveerd worden.
Hoe langer het duurt om een product te ontwikkelen, hoe groter de kans op waardeverminderingen van de immateriële vaste activa (zie supra p.33). Omdat de time to market zo cruciaal is, vormen lange ontwikkelingsperioden een nadeel voor de onderneming ten opzichte van de concurrentie. Dit zorgt op zijn beurt voor extra onzekerheid wat betreft het succes van de onderneming (Wyatt, 2005). Daarom verwachten we een negatieve relatie tussen Months_to_product en de activeringsbeslissing.
Hypothese 5: Ondernemingen die zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsperiode bevinden, kiezen voor activering.
Dit is compleet analoog aan hypothese 3 van model 1 (zie supra p.48). We voorspellen dus een negatieve invloed van Aproto en Bproto en een positieve invloed van Product op de activeringsbeslissing.
Hypothese 6: Activering is een stimulans om extern kapitaal op te halen.
Ondernemingen met grote groeiambities die veel in O&O investeren, zijn vaak niet in staat om de nodige financiering via bankleningen te verkrijgen. Vaak hebben ze ook moeite om hun kredietwaardigheid uit te stralen (Scholtens, 1999). Dit komt door het feit dat deze ondernemingen te risicovol zijn en het gebrek aan referenties die ze kunnen voorleggen. Grote 61
stukken van hun activa zijn immaterieel en daarom niet geschikt om als onderpand voor bankleningen te dienen (Manigart & Meuleman, 2004). Bijgevolg moeten ze hun kapitaal ophalen bij externe investeerders. Om daarin te slagen, is het noodzakelijk dat ze hun geloofwaardigheid en hun kansen op succes naar de buitenwereld communiceren. Eenmaal er externe financiering gevonden is, wordt er naar andere, goedkopere alternatieven gezocht om de voortgang in O&O naar de buitenwereld te communiceren (zie supra p.49). We verwachten dus een negatieve relatie tussen extern kapitaal (ExtCapToday) en de beslissing om te activeren. Hetzelfde verwachten we voor de variabelen Pbli2, Cap_VC en VC_Today.
Hypothese 7: Hoogtechnologische starters die een spin-off zijn van een academisch instituut of een andere gevestigde onderneming, zijn sneller geneigd om te gaan activeren dan een zelfstandige starter.
Ook hier gaan we ervan uit dat ondernemingen die reeds steun krijgen van een academisch instituut of een reeds gevestigde onderneming meer voor activering kiezen, omdat ze hun goede reputatie naar de buitenwereld willen signaleren en zo hun geloofwaardigheid verhogen (zie supra p.50).
Hypothese 8: hoe langer het project reeds bestaat, hoe kleiner de kans dat de onderneming voor activering kiest.
Om dezelfde reden als in model 1 (zie supra p.50) verwachten we een negatieve relatie tussen RP_years en de activeringsbeslissing. Hoe langer het project reeds bestaat, hoe meer ervaring de onderneming heeft ontwikkeld in het omgaan met O&O. Er zijn dus waarschijnlijk andere en goedkopere methoden om de investeerders op de hoogte te houden. Bovendien geldt dat hoe langer het project loopt, hoe moeilijker het is om de toekomstige inkomsten in te schatten. 4.2 Opbouw van het model Schatting van het model: We willen tot een goed model komen voor ons onderzoek door middel van een logistische regressie. We gebruiken opnieuw de enter methode om het model op te bouwen.
We
beschouwen nog steeds een variabele als significant indien zijn p-waarde kleiner is dan 5%. Er zijn wel enkele verschillen tussen logistische regressie en OLS regressie: 62
Geen normale verdeling van de residuen: deze kunnen immers maar twee mogelijke waarden aannemen, zijnde 0 of 1.
Geen homoscedasticiteitseis, om dezelfde reden.
Interpretatie van coëfficiënten gebeurt in termen van log odds en odds (zie infra p.65).
Volledige centrering van de dataset van in het begin, om correcte interpretaties te kunnen maken.
Een veronderstelling van OLS die wel nog opgaat is de afwezigheid van perfecte multicollineariteit. Probleem hierbij is echter wel dat een VIF niet kan berekend worden in een logistische regressie, omdat er geen eenduidige R² bestaat. Er bestaat nog geen consensus in de academische wereld over hoe men hiervoor moet testen. Sommige auteurs gebruiken de VIF in OLS regressie als indicatie van een multicollineariteitsprobleem, en we zullen ons daarbij aansluiten.22 We streven bij de opbouw van het model naar een zo hoog mogelijke hitrate. Dit is het aantal observaties waarvoor de activering of expensing (dummywaarde 1 of 0) door het model correct voorspeld wordt. Na het bepalen van de hoofdeffecten bekijken we ook nog enkele mogelijke interactietermen. Alle relevante outputs voor de opbouw van het model bevinden zich in appendix B. Na het invoeren van alle variabelen in de dataset verkrijgen we Output 1. De insignificantie bij de Hosmer-Lemeshow test duidt erop dat er geen misspecificaties in het model zitten. We zitten met dit startmodel aan een hitrate van 94,3%. Dit dient wel gerelativeerd te worden, want voor 123 observaties (de anderen werden niet beschouwd omdat ze missing values hebben) bestaande uit 107 expensers en 16 activeerders is de minimum hitrate23: 107 123
2
16 + 123
2
= 0,774 = 77,4%.
Om een indicatie te krijgen van de multicollineariteitsproblemen doen we een OLS regressie met juist dezelfde variabelen, waar we dan de VIF‟s bekijken (Output 2). Daaruit blijkt opnieuw de multicollineariteit tussen de variabelen ExtCapToday en Cap_VC. We verwijderen ExtCapToday dus uit het model, net zoals we dat gedaan hebben in model 1
22 23
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.26 http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.18
63
(Output 3). Hierna is de -2LL van het model licht gestegen, wat duidt op een kleine verslechtering.
We gaan nu opnieuw over tot de vervanging van de variabelen FTE2, Cap_VC, RDexp2 en Rev2 door hun respectievelijke logaritmes. Wat we echter vaststellen is dat bij de vervanging van Cap_VC door LN_Cap_VC het fenomeen complete separatie24 optreedt (Output 4). Dit betekent dat het model „perfect‟ voorspelt, maar dit is een teken van hoge afhankelijkheid tussen de predictoren. Verder zien we ook geen verbetering van het model bij de vervanging van Rev2 door LN_Rev2. We vervangen dus enkel FTE2 en RDexp2 door hun logaritme (Output 5). De -2LL is bijna gehalveerd, wat op een verbetering van het model duidt. We controleren ook nog eens voor multicollineariteitsproblemen, maar vinden geen indicaties (Output 6).
We proberen dit model nu nog te verbeteren door insignificante variabelen te verwijderen. Daartoe runnen we een backward logistische regressie aan de hand van de likelihood ratio (Output 7). Deze test gaat na of de -2LL significant wijzigt na het weglaten van een variabele. Als dit niet zo is, kunnen we hem dus gerust weglaten in het streven naar een zo eenvoudig mogelijk model. Zo stellen we vast dat we achtereenvolgens de variabelen Acad_link, Subs, Debt_equity, Bproto en LN_RDexp2 kunnen verwijderen, waarbij we een wijziging in -2LL als significant beschouwen zodra de p-waarde kleiner is dan 10%. In de tweede stap hiervan heeft de procedure wel Domain4 verwijderd, maar deze hoort uiteraard samen met Domain2 en Domain3, dus voegen we hem terug bij. Het model dat we dan bekomen, controleren we nog eens op multicollineariteit (Output 8). Opnieuw vinden we geen indicaties. 4.3 Bespreking van de resultaten: Alle resultaten die hier besproken worden bevinden zich in Output 9. We zien dat voor sommige variabelen de standaardafwijkingen vrij groot worden. Dit is niet wenselijk, maar is toch weer een inherent gevolg van de dataset. Door de dominantie van de expensers, zijn er weinig observaties in kwadrant 2 en kwadrant 3 van de classificatietabel (respectievelijk 2 en 4
observaties),
wat
leidt
tot
quasicomplete
separatie.
Hierdoor
worden
de
standaardafwijkingen opgeblazen.
24
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, p.19
64
Aangezien de interpretatie van een logistisch model helemaal anders is dan een OLS model, gaan we een beetje dieper in op de verschillende aspecten ervan. De output van het model is in feite niets anders dan de kans op activering voor een specifieke onderneming. We nemen als voorbeeld de constante term. Dit betekent dat we over een onderneming beschikken die op alle continue variabelen gemiddeld scoort en voor alle dummy variabelen een 0 heeft. Noodzakelijkerwijs behoort ze dus tot techdomain 1, heeft ze geen externe investeerders, enz. De log odds voor activering van deze onderneming bedraagt -13,098. Belangrijker voor de interpretatie zijn echter de odds voor activering. Dit is gewoon de exponentiële van de log odds, dus 𝑒 −13,098 ≈ 0. Wat betekent dit nu concreet?
De odds voor activering is de ratio van de kans op activering en de kans op expensing. Uit de odds die het model levert kan dus eenvoudig de kans op activering berekend worden. Als 0,8
bijvoorbeeld de kans op activering 0,8 is, dan zijn de odds voor activering 0,2 = 4. Voor de bovengenoemde onderneming is dus
P(activering ) P(expensing )
= e−13,098 . Omdat P(activering) +
P(expensing) = 1 kan hieruit dus P(activering) bepaald worden.
Wanneer we het model interpreteren doen we dit echter niet in termen van kansen maar wel in termen van odds. Dit komt doordat een wijzinging met factor A in de odds niet noodzakelijk eenzelfde wijziging in de kans op activering teweegbrengt:
𝑃𝑛𝑒𝑤 =
𝐴 × 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑜𝑑𝑑𝑠 ≠𝐴× . 1 + 𝐴 × 𝑜𝑑𝑑𝑠 1 + 𝑜𝑑𝑑𝑠 𝑃 𝑜𝑙𝑑
Hypothese 1: Hoe hoger de schuldgraad (Debt_equity) van de onderneming, hoe meer de onderneming zal opteren om O&O te activeren.
Voor deze hypothese hebben we geen bewijs gevonden in het model. Dit komt doordat Debt_equity insignificant was en geen significante bijdrage leverde aan de -2LL. De variabele werd dus verwijderd om te streven naar een zo eenvoudig mogelijk model.
65
Hypothese 2: Winstgevende ondernemingen (ROA en Rev2) zijn geneigd om de uitgaven van O&O als kosten te boeken.
Het resultaat is in overeenstemming met de hypothese en is significant op het 5%-niveau. Een toename in ROA van 0.125 leidt tot een afname van de odds voor activering met 27.9 %. De log odds wordt namelijk -0.3275, daardoor zal de odds ratio 0.7207 worden. Dit bevestigt de stelling dat winstgevende ondernemingen minder voor activering zullen opteren. Rev2 is ook significant maar gezien dat de odds ratio de waarde 1 aanneemt, zal er geen verandering plaats vinden in de odds voor activering. Dit duidt meer op een fout in het model dan op een significant resultaat.
Hypothese 3: Ondernemingen met een grote O&O-intensiteit (RDexp2) opteren voor activering.
Ook hier werd er geen concrete bewijzen gevonden, om dezelfde reden als bij hypothese 1.
Hypothese 4: Hoe korter de technologiecyclus (Months_to_product) van een bepaald product, hoe groter de kans dat de O&O-uitgaven geactiveerd worden.
Months_to_product heeft inderdaad een negatieve coëfficiënt. Een toename met 1 maand leidt tot een odds ratio van 0,967 en zorgt dus voor een afname van de odds voor activering met 3,3%. Op jaarbasis lijdt dit tot een afname van 39,6%. Deze resultaten zijn echter wel niet significant op het 5% niveau, want als we eenzijdig testen of 𝛽𝑀𝑜𝑛𝑡 ℎ𝑠_𝑡𝑜 _𝑝𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 < 0 vinden we een p-waarde van 7,4%.
Hypothese 5: Ondernemingen die zich in een vroeger stadium van de ontwikkelingsperiode bevinden, kiezen voor activering.
Deze resultaten komen overeen met onze verwachtingen en zijn consistent met de bevindingen in het eerste model. De alternatieve hypothese 𝛽𝐴𝑝𝑟𝑜𝑡𝑜 < 0 is significant op het 5%-niveau met een p-waarde van 1,2%. Wanneer een onderneming een 𝛼 -prototype 25
We vinden een toename van ROA met 0.1 realistischer dan een toename met 1. Als de ROA van de onderneming met 1 toeneemt, betekent dit een toename in de winst gelijk aan de totale activa.
66
ontwikkelt, daalt de log odds met 8,741. Dit levert een odds ratio van 𝑒 −8,741 , wat dus een sterke negatieve invloed heeft op de activeringsbeslissing. We kunnen besluiten dat hoe verder het product ontwikkeld is, hoe kleiner de kans op activering zal zijn.
Voor ondernemingen die reeds een product ontwikkeld hebben stijgt de log odds met 13,733. Net als in model 1 vinden we dus dat Product het sterkste effect van de drie levert. De odds ratio bedraagt 𝑒 13,733 wat een sterke positieve druk op de activeringsbeslissing zet, omdat succesvolle ondernemingen via activering hun goede reputatie signaleren. De p-waarde van de eenzijdige test 𝛽𝑃𝑟𝑜𝑑𝑢𝑐𝑡 > 0 bedraagt 1% en dit is dus duidelijk significant is op het 5%niveau.
Hypothese 6: Activering is een stimulans om extern kapitaal op te halen.
ExtCapToday is niet in het model opgenomen wegens multicollineariteitsproblemen. VC_today is niet significant op het 5%-niveau (p-waarde 11,7%) en de invloed van de hoeveelheid durfkapitaal (Cap_VC) op de activeringsbeslissing is neutraal.
Dit is dus een indicatie dat niet het bedrag op zich belangrijk is voor de onderneming, maar wel het aantal externe investeerders. Pbli2 heeft immers een significant negatieve invloed op de activeringsbeslissing. Een extra investeerder verkleint de log odds met 4,571 en dus worden de odds vermenigvuldigd met een factor 𝑒 −4,571 ≈ 0,01. Een extra investeerder verkleint dus de kans op activering met 99%. De test 𝛽𝑃𝑏𝑙𝑖 2 < 0 is significant op het 5% niveau met een p-waarde van 1,8%. We dienen de exacte grootte van dit extreme getal wel te relativeren, maar uit het model valt wel duidelijk te besluiten dat eens er externe investeerders gevonden zijn, de activering afgebouwd wordt.
Hypothese 7: Hoogtechnologische starters die een spin-off zijn van een academisch instituut of een andere gevestigde onderneming, zijn sneller geneigd om te gaan activeren dan een zelfstandige starter. Corp_link is sterk significant en heeft een odds ratio van 𝑒 −7.869 . Dit betekent dat indien de onderneming uit een business activiteit afvloeit, de odds voor activering praktisch 0 worden. Dit is tegenovergesteld aan wat we verwachten. De test 𝛽𝐶𝑜𝑟𝑝 _𝑙𝑖𝑛𝑘 ≠ 0 is significant op het 67
5%-niveau met een p-waarde van 1,6%. Toch dienen we ook hier deze waarde met enige voorzichtigheid te interpreteren. Al te extreme wijziging in de odds kunnen te wijten zijn aan de weinige activeerders in de dataset.
Hypothese 8: hoe langer het project reeds bestaat, hoe kleiner de kans dat de onderneming voor activering kiest.
Dit resultaat is consistent met de opgestelde hypothese. Wanneer RPyears met 1 jaar toeneemt, zal de log odds verminderen met 0,251. Dit levert een odds ratio van 0,778 en dus een afname van de odds voor activering met 22,2%. De kans op activering zal dus kleiner worden. De resultaten zijn echter wel net niet significant op 5%-niveau: de eenzijdige test 𝛽𝑅𝑃𝑦𝑒𝑎𝑟𝑠 < 0 heeft een p-waarde van 8%. 4.4 Interactietermen In een logistisch model is het niet nodig om expliciete kwadratische effecten toe te voegen. Dit is door de specificatie van de vergelijking in termen van log odds26. Interactietermen zijn wel toegelaten en kunnen het model significant verbeteren. We vinden 4 significante interactietermen (Output 10). Hierbij stellen we echter ook vast dat het probleem dat we in het hoofdmodel aangehaald hebben, nl. quasicomplete separatie, hier nog verergerd is. In de twee problematische kwadranten zit nu nog slechts 1 observatie. Daaruit valt af te leiden dat – ondanks het feit dat ze wel significant zijn – de interactietermen het model niet verbeterd hebben. We besluiten dus om bij de resultaten van het hoofdmodel te blijven. 4.5 Conclusies: In dit model hebben we de factoren onderzocht die de activeringsbeslissing bepalen. Aan de hand van een logistische regressie hebben we 8 hypothesen getest. De resultaten wijzen uit dat hoe verder de onderneming gevorderd is in de ontwikkelingscyclus, hoe kleiner de kans op activering wordt. Ook zullen verwezelijkingen uit het verleden bijdragen aan de reputatie van de onderneming en dus de beslissing tot activeren positief beïnvloeden. Deze vaststellingen zijn consistent met model 1.
26
http://faculty.chass.ncsu.edu/garson/PA765/logistic.htm, pag. 22
68
Verder zal de winstgevendheid van de onderneming (ROA) de kans op activering negatief beïnvloeden. Dit leidt tot de vaststelling dat activering gebruikt kan worden om de winst en de activa kunstmatig te verhogen. Hierdoor vermindert uiteraard de betrouwbaarheid van prestatie-indicatoren zoals ROE en ROA. We vonden ook een significante negatieve associatie tussen verworven extern kapitaal en de activeringsbeslissing.
Een merkwaardige bevinding is dat ondernemingen die hun afkomst vinden in businessactiviteiten (Corp_link) significant minder activeren. We zouden dit kunnen verklaren door het feit dat deze ondernemingen nog financieel gesteund worden door het moederbedrijf en aldus zonder problemen hun uitgaven in de kosten kunnen boeken. Voor ondernemingen ontstaan uit academische instellingen werd er geen sluitend bewijs gevonden, evenals voor de looptijd van het project, de onderzoeks- en ontwikkelingsintensiteit, de duur van de ontwikkelingscyclus en de schuldgraad.
5. Discussie
Uit de dataset is gebleken dat er in Vlaanderen weinig ondernemingen zijn die voor activering kiezen. Dit komt overeen met de bevindingen van Oswald en Zarowin (2007) die hetzelfde vaststelden in het Verenigd Koninkrijk. dit lijkt er op te duiden dat de wetgeving voldoende streng is om manipulaties van de jaarrekening te voorkomen. Uit een onderzoek van Tutticci et al. (2007) is immers gebleken dat hoe strenger de criteria voor activering zijn en hoe nauwkeuriger de jaarrekening wordt nagekeken, hoe minder er door ondernemingen geactiveerd wordt.
Aangezien onze dataset uit niet-beursgenoteerde ondernemingen bestaat, dienen we hier wel een kanttekening bij te maken. Niet-beursgenoteerde ondernemingen moeten hun jaarrekening opmaken volgens Belgian GAAP en niet volgens IFRS. We hebben vastgesteld dat Belgian GAAP soepeler is dan IFRS en dat er geen onderscheid gemaakt wordt tussen de onderzoeksen ontwikkelingsfase (zie sectie 3.3, p.16). We leiden hieruit af dat de schaarsheid van het aantal activeerders veroorzaakt wordt door de huidige scepsis tegenover activering. Door de minder strenge criteria in Belgian GAAP wordt activering als ongeloofwaardig beschouwd. Het is daarom aangewezen om een algemene convergentie naar IFRS door te voeren. De
69
strengere criteria zullen ervoor zorgen dat de geactiveerde uitgaven niet meer in vraag gesteld worden door analisten en dat earnings management geen kans meer krijgt.
De beslissing om al dan niet te activeren is een endogene keuze en wordt dus beïnvloed door de situatie waarin de onderneming zich bevindt (Ray Ball, 1980). Naar analogie met Oswald (2008) zijn we op zoek gegaan naar deze beïnvloedende factoren in Vlaanderen. We hebben vastgesteld dat vooral reputatie en vorderingen in de ontwikkelingscyclus bepalend zijn. Ondernemingen met een succesvolle O&O reputatie zullen meer activeren en hoe verder men gevorderd is in de ontwikkelingscyclus, hoe kleiner de kosten zijn. Dit verkleint de kans op activering. Ook hebben we bewijs gevonden dat de aanwezigheid van venture capital en een stijgende winstgevendheid de kans op activering verkleinen, maar hoe sterk deze effecten zijn, hebben we niet kunnen vaststellen. Over het algemeen kunnen we dus besluiten dat activering een methode is om relevante informatie naar de buitenwereld te communiceren.
Onze resultaten duiden dus op de voordelen van selectieve activering, die reeds in meerdere onderzoeken werden beschreven (Chambers, Jennings en Thompson II, 2000) (Chambers et al, 2001). Daaronder valt onder meer het verkleinen van informatie-asymmetrie tussen managers en externe investeerders. Uniforme wetgevingen (zoals SFAS nr. 2) dienen vermeden te worden, omdat deze de mogelijkheid niet geven aan succesvolle ondernemingen om hun succes te communiceren. Dit resulteert in een onderschatting van de waarde van succesvolle ondernemingen. In de wetgeving dient er echter wel voor gezorgd te worden dat de criteria waaraan projecten moeten voldoen voldoende streng zijn. Anders kan de jaarrekening immers gemanipuleerd worden. We zijn geneigd om te stellen dat de wetgeving in Vlaanderen nog verstrengd moet worden om dit te voorkomen. Een pluspunt is wel dat de Big 4 hier goed vertegenwoordigd is en dat er voldoende controles op de jaarrekening uitgevoerd worden. Hierdoor zal opportunistisch gebruik van activering zoveel mogelijk vermeden worden.
De wetgeving omtrent O&O is veelbesproken en veel landen streven naar convergentie richting IFRS. Het lijkt ons ook voor alle landen aangewezen om activering toe te laten. Dit betekent dus dat de FASB richtlijn SFAS nr. 2 zou moeten versoepelen. Verplichte expensing vergroot immers de informatie-asymmetrie en zorgt voor verkeerde inschattingen van de marktwaarde van de onderneming. Verder is het ook geen goede basis om onderzoek omtrent 70
de boekhoudkundige verwerking van O&O te doen. De cijfers in verband met activering moeten immers steeds gesimuleerd worden omdat er geen ondernemingen voorhanden zijn die daadwerkelijk activeren.
Ons onderzoek ondersteunt de signaling theorie. Een duidelijke vaststelling die we gedaan hebben, was dat ondernemingen die reeds met succes een product ontwikkeld hebben meer zullen activeren bij nieuwe ontwikkelingen. Dit is tevens in overeenstemming met het criterium van economische voordelen van IAS 38.
71
BIBLIOGRAFIE Wetenschappelijke artikels/boeken
Aboody, D. and B. Lev. 2000. "Information Asymmetry, R&D, and Insider Gains." Journal of Finance, 55(6), pp. 2747-66. ____. 1998. "The Value Relevance of Intangibles: The Case of Software Capitalization." Journal of Accounting Research, 36, pp. 161-91. Abrahams, T. and K. S. Baljit. 1998. "The Role of R&D Capitalisations in Firm Valuation and Performance Measurement." Australian Journal of Management, 23(2), pp. 169-84. Ahmed, A. S., E. Kilic and G.J. Lobo. 2006 "Does Recognition Versus Disclosure Matter? Evidence from Value-Relevance of Banks‟ Recognized and Disclosed Derivative Financial Instruments." The Accounting Review, 81(3), pp. 567-88. Ahmed, K. and H. Falk. 2006. "The Value Relevance of Management's Research and Development Reporting Choice: Evidence from Australia." Journal of Accounting and Public Policy, 25, pp. 231-64. Baber, W. R., P. M. Fairfield and J. A. Haggard. 1991. "The Effect of Concern About Reported Income on Discretionary Spending Decisions - the Case of Research-andDevelopment." Accounting Review, 66(4), pp. 818-29. Backes-Gellner, U. and A. Werner. 2007. "Entrepreneurial Signaling Via Education: A Success Factor in Innovative Start-Ups." Small Business Economics, 29(1-2), pp. 173-90. Ball, R. 1980. "Discussion of Accounting for Research and Development Costs - the Impact on Research and Development Expenditures." Journal of Accounting Research, 18, pp. 27-37. Barbaris, N. and Thaler. R. 2003. "A Survey of Behavioral Finance," In Handbook of the Economics of Finance, ed. H. M. a. S. R. Constantinides G. M. . Amsterdam: Elsevier Science BV. Barberis, N., A. Shleifer and R. Vishny. 1998. "A Model of Investor Sentiment." Journal of Financial Economics, 49(3), pp. 307-43. Barth, M. E., R. Kasznik and M. F. McNichols. 2001. "Analyst Coverage and Intangible Assets." Journal of Accounting Research, 39(1), pp. 1-34. Burgstahler, D. C. and I. D. Dichev. 1997. "Earnings, Adaptation and Equity Value." Accounting Review, 72(2), pp. 187-215. I
Cazavan-Jeny, A. and T. Jeanjean. 2006. "The Negative Impact of R&D Capitalization: A Value Relevance Approach." European Accounting Review, 15(1), pp. 37-61. ____. 2003. "Value Relevance of R&D Reporting: A Signalling Interpretation," Working Paper, 1-24. CEREG, University Paris IX Dauphine. Cazavan-Jeny, A., P. Joos and T. Jeanjean. 2007. "Signaling Future Performance through Accounting Choice: The Case of R&D Accounting in France," In 28st congres of l'AFC (Poitiers), 26. Chambers, D., R. Jennings and R.B. Thompson II. 2000. "Evidence on the Usefulness of Capitalizing and Amortizing Research and Development Costs "Working paper, 1-37. The University of Illinois, University of Texas at Austin - Department of Accounting, Virginia Commonwealth University. ____. 2001. "Managerial Discretion and Accounting for Research and Development Costs," Working Paper, 1-49. University of Illinois, University of Texas, American University. Chan, L. K. C., J. Lakonishok and T. Sougiannis. 2001. "The Stock Market Valuation of Research and Development Expenditures." Journal of Finance, 56(6), pp. 2431-56. Coopers & Lybrand. 1993. International Accounting Summaries: A Guide for Interpretation and Comparison. New York: John Wiley & Sons, Inc. Davila, A., G. Foster and M. Gupta. 2003. "Venture Capital Financing and the Growth of Startup Firms." Journal of Business Venturing, 18(6), pp. 689-708. Deng, Z. and B. Lev. 2006. "In-Process R&D: To Capitalize or Expense?" Journal of Engineering and Technology Management, 23(1-2), pp. 18-32. Ernst & Young. 2001. The Ernst & Young Guide to Applying Ias in Belgium Diegem: Kluwer. Freeburn, C. 1997. "Minimum Enthusiasm for Capitalizing R&D " In Chemical Week, p. 41. Goodwin, J. and K. Ahmed. 2006. "Longitudinal Value Relevance of Earnings and Intangible Assets: Evidence from Australian Firms " Journal of International Accounting, Auditing and Taxation, 15, pp. 72-91. Gowthorpe, C. and O. Amat. 2005. "Creative Accounting: Some Ethical Issues of Macroand Micro-Manipulation." Journal of Business Ethics, 57(1), pp. 55-64. Griliches, Z. 1995. "R&D Productivity: Econometric Results and Measurement Ideas." Handbook of the Economics of Innovation , Blackwell. Hatfield, G.R. 2002. "R&D in an EVA World." Research - Technology Management, 45(1), pp. 41-47. II
Healy, P. M., S. C. Myers and C. D. Howe. 2002. "R&D Accounting and the Tradeoff between Relevance and Objectivity." Journal of Accounting Research, 40(3), pp. 677-710. Holthausen, R. W. and R. L. Watts. 2001. "The Relevance of the Value-Relevance Literature for Financial Accounting Standard Setting." Journal of Accounting & Economics, 31(1-3), pp. 3-75. Kothari, S.P., T.E. Laguerre and A.J. Leone 2002. "Capitalization Versus Expensing: Evidence on the Uncertainty of Future Earnings from Capital Expenditures Versus R&D." Review of Accounting Studies, 7(4), pp. 355-82. Lach, S. and R. Rob. 1996. "R&D, Investment, and Industry Dynamics." Journal of Economics & Management Strategy, 5(2), pp. 217-49. Lev, B. 1999. "R&D and Capital Markets." Journal of Applied Corporate Finance, 11(4), pp. 21 - 35. Lev, B., D. Nissim and T. Sougiannis. 2005a. "On the Informational Usefulness of R&D Capitalization and Amortization," Working Paper, 1-41. New York University, Columbia University. Lev, B., B. Sarath and T. Sougiannis. 2005b. "R&D Reporting Biases and Their Consequences." Contemporary Accounting Research, 22(4), pp. 977-1026. Lev, B. and T. Sougiannis. 1996. "The Capitalization, Amortization, and Value-Relevance of R&D." Journal of Accounting & Economics, 21(1), pp. 107-38. Lev, B. and P. Zarowin. 1999. "The Boundaries of Financial Reporting and How to Extend Them." Journal of Accounting Research, 37(2), pp. 353-85. Lorie, J. H. and Niederhoffer V. 1968. "Predictive and Statistical Properties of Insider Trading." Econometrica, 36(5S), pp. 114-&. Manigart, S. and M. Meuleman. 2004. Financing Entrepreneurial Companies: How to Raise Private Equity as a High Growth Company. Brussel: Larcier. Oswald, D. R. 2008. "The Determinants and Value Relevance of the Choice of Accounting for Research and Development Expenditures in the United Kingdom." Journal of Business Finance & Accounting, 35(1-2), pp. 1-24. Oswald, D. R. and P. Zarowin. 2007. "Capitalization of R&D and the Informativeness of Stock Prices." European Accounting Review, 16(4), pp. 703-26. Percy, M. 2000. "Financial Reporting Discretion and Voluntary Disclosure: Corporate Research and Development Expenditure in Australia." Asia-Pacific Journal of Accounting & Economics, 7(1), pp. 1-31. III
Pinches, G. E., V.K. Narayanan and K.M. Kelm. 1996. "How the Market Values the Different Stages of Corporate R&D-Initiation, Progress, and Commercialization." Journal of Applied Corporate Finance, 9(1), pp. 60-70. Scholtens, B. 1999. "Analytical Issues in External Financing Alternatives for Sbes." Small Business Economics, 12(2), pp. 137-48. Seybert, N. 2010. "R&D Capitalization and Reputation-Driven Real Earnings Management." Accounting Review, 85(2), pp. 671-93. Sougiannis, T. 1994. "The Accounting Based Valuation of Corporate Research-andDevelopment." Accounting Review, 69(1), pp. 44-68. Staw, B. M. 1976. "Knee-Deep in Big Muddy - Study of Escalating Commitment to a Chosen Course of Action." Organizational Behavior and Human Performance, 16(1), pp. 27-44. Stickels, G. 1996. "Authorities Aim for the Objective on R&D‟,," In Business Review Weekly, 99-100. Tutticci, I., G. Krishnan and M. Percy. 2007. "The Role of External Monitoring in Firm Valuation: The Case of R&D Capitalization." Journal of International Accounting Research, 6(2), pp. 83-107. Wallman, S.M.H. 1995. "The Future of Accounting and Disclosure in an Evolving World: The Need for Dramatic Change." Accounting Horizons, 9, pp. 91-91. ____. 1996. "The Future of Accounting and Financial Reporting, Part Ii: The Colorized Approach." Accounting Horizons, 10(2), pp. 156-64. Wasley, C. E. and T. J. Linsmeier. 1992. "A Further Examination of the Economic Consequences of Sfas No 2." Journal of Accounting Research, 30(1), pp. 156-64. Webster, E. 1999. The Economics of Intangible Investment , Edward Elgar Publishing Limited. Wyatt, A. 2005. "Accounting Recognition of Intangible Assets: Theory and Evidence on Economic Determinants." Accounting Review, 80(3), pp. 967-1003. ____. 2008. "What Financial and Non-Financial Information on Intangibles Is ValueRelevant? A Review of the Evidence." Accounting and Business Research, 38(3), pp. 217-56.
IV
Geraadpleegde wetgevingen
International Accounting Standard No. 2 International Accounting Standard No. 38 Statement of Financial Accounting Standard No. 2 Statement of Financial Accounting Standard No. 86 Accounting Standard AASB 1011: Accounting for Research and Development Costs Accounting Standard AASB 138: Intangible Assets
Internetbronnen
Deloitte, 2009, IFRS in Your Pocket, URL: < http://www.iasplus.com/dttpubs/pubs.htm#pocket >. ( 25/09/2009) AASB 38, URL: < http://www.aasb.com.au/admin/file/content102/c3/RDR-AASB_138.pdf>. (10/09/2009) AASB 1011, URL:
. (10/09/2009)
V
APPENDIX A
Output 1
1
Output 2
2
Output 3
3
Output 4
4
Output 5
5
Output 6
6
Output 7
7
Output 8
8
Output 9
Output 10
9
10
11
12
13
14
15
16
Output 11
17
Output 12
18
Output 13
19
20
Output 14
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
Output 15
32
APPENDIX B
Output 1
33
Output 2
34
Output 3
35
36
Output 4
37
Output 5
38
Output 6
39
Output 7
40
41
42
Output 8
43
Output 9
44
Output 10
45
